1. Pytorch模型转onnx模型——一个简介
PyTorch是一个使用动态计算图的深度学习框架，而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个用于表示和交换深度学习模型的开放式框架。在一些场景中，我们可能需要将PyTorch模型转换为ONNX模型以便在其他框架上使用它们，或者将其部署到其他设备上。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch将模型转换为ONNX模型，并使用一个实例来进行演示。
2. 安装和导入所需的库
在开始之前，我们需要确保安装了PyTorch和ONNX的相关库。可以通过以下命令来进行安装：
!pip install torch
!pip install onnx
!pip install onnxruntime
安装完成后，我们将需要导入这些库：
import torch
import torchvision
import torch.onnx as onnx
3. 载入预训练模型
在这个示例中，我们将使用PyTorch的预训练模型ResNet-18作为例子。我们可以通过以下代码来加载预训练模型：
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
这将下载预训练好的ResNet-18模型，并将其设置为评估模式。
4. 导出模型为ONNX格式
现在我们已经加载了模型，我们可以通过调用torch.onnx.export()函数将其导出为ONNX格式的模型：
input_shape = (1, 3, 224, 224) # 输入图像的形状
dummy_input = torch.randn(input_shape) # 创建一个假的输入张量
# 导出模型为ONNX格式
onnx_model_path = "resnet18.onnx"
onnx.export(model, dummy_input, onnx_model_path)
在上面的代码中，我们首先指定了输入图像的形状，并创建了一个假的输入张量dummy_input。然后，我们通过调用onnx.export()函数将模型导出为ONNX格式，并指定导出的路径。
5. 加载并运行ONNX模型
我们可以使用ONNX库加载导出的ONNX模型，并在后续代码中使用它。以下是加载和运行ONNX模型的代码：
import onnxruntime
ort_session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path)
input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
output_name = ort_session.get_outputs()[0].name
# 使用导出的ONNX模型进行推理
ort_inputs = {input_name: dummy_input.numpy()}
ort_outputs = ort_session.run([output_name], ort_inputs)
在上面的代码中，我们首先使用onnxruntime.InferenceSession()函数加载导出的ONNX模型，并获取输入和输出的名称。然后，我们将输入张量dummy_input的Numpy数组作为输入传递给ONNX模型，并通过调用ort_session.run()函数进行推理。
6. 结束语
通过以上步骤，我们成功将PyTorch模型转换为ONNX模型，并使用导出的ONNX模型进行了推理。这演示了如何使用PyTorch和ONNX来进行模型转换和部署。当我们在将模型从PyTorch迁移到其他框架或设备时，PyTorch和ONNX的结合将为我们提供极大的便利。
需要注意的是，在此示例中，我们使用了一个预训练的ResNet-18模型。实际上，您可以使用相同的步骤来转换和部署您自己训练的模型。