Pytorch模型转ONNX格式详解_pytorch转onnx

ONNX（Open Neural Network Exchange）则是一种开源的跨平台深度学习框架。将PyTorch模型转为ONNX格式可以使得该模型可以在其他的深度学习框架中使用，如TensorFlow，Caffe等。

下面介绍一下PyTorch转ONNX的原理和方法。

1 转换原理

PyTorch模型转换为ONNX格式的主要思路是通过PyTorch提供的torch.onnx工具将PyTorch模型转化为中间表示（IR），再通过onnx工具将中间表示转换为ONNX格式。

2 转换方法

在PyTorch中，我们可以使用torch.onnx.export()函数将模型转换为ONNX格式。下面以一个cifar10识别的模型为例，演示一下PyTorch转ONNX的具体过程：

1）首先，我们需要安装onnx模块。可以通过以下命令进行安装：

pip install onnx

2）接着，我们需要定义模型的结构和参数。假设我们有一个cifar10分类网络，代码如下：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn