# 如何将 Pytorch 模型转换为 ONNX
## 介绍
Pytorch 是一个流行的深度学习框架，而 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个用于表示深度学习模型的开放格式。将 Pytorch 模型转换为 ONNX 格式可以使模型在其他框架中使用，比如 TensorFlow 或 Caffe2。
在本篇文章中，我将向您展示如何将 Pytorch 模型转换为
# 从PyTorch到NCNN：一次完整的模型转换流程
在深度学习领域，模型的部署是一个非常重要的环节。而NCNN作为一个高效的轻量级深度学习框架，能够在移动端和嵌入式设备上进行快速的推理。在本文中，我们将介绍如何将PyTorch模型转换为NCNN模型，并展示详细的转换流程。
## PyTorch转ONNX
首先，我们需要将PyTorch模型转换为ONNX格式。ONNX是一种开放的神经网络交
文章目录 目录前言一、环境配置1.配置运行环境2.安装netron二、pytorch到onnx1.定位主干网络2.onnx格式转换 附：HRNet emantic-segmentation运行的调试 前言 torch.onnx的官方文档及绝大多数博客只给出了转换简单网络的过程，这里我们以转换HRNet网络为例，给出转换过程及主干网络的可
本文作者总结了自己参与Pytorch到ONNX的模型转换转换工作中的经验，主要介绍了该转换工作的意义，模型部署的路径以及Pytorch本身的局限。
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2021-06-23 17:03:37
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之前几个月参与了OpenMMlab的模型转ONNX的工作（github account: drcut），主要目标是支持OpenMMLab的一些模型从Pytorch到ONNX的转换。这几个月虽然没做出什么成果，但是踩了很多坑，在这里记录下来，希望可以帮助其他人。
这篇是第一部分，理论篇，主要介绍了和代码无关的一些宏观问题。再接下来我会专门写一篇实战篇，针对OpenMMlab中一些具体
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2021-07-16 18:23:35
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# PyTorch YOLO转ONNX
## 引言
近年来，随着深度学习技术的发展，计算机视觉领域取得了巨大的进展。目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它在许多实际应用中起着关键作用。其中，YOLO（You Only Look Once）是一种快速而准确的目标检测算法，广受欢迎。然而，YOLO通常使用PyTorch作为开发框架，在一些应用场景中需要将模型转换为ONNX格式，以便在其他框架中使用
原创
2023-08-21 10:14:23
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# PyTorch转ONNX变慢的解决方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教会刚入行的小白如何解决“PyTorch转ONNX变慢”的问题。在本文中，我将详细介绍整个流程，并给出每个步骤需要做的事情和相应的代码示例。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程。下表展示了将PyTorch模型转换为ONNX格式的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载
目录PyTorch简介导入转换器快速浏览模型将PyTorch模型转换为ONNX摘要和后续步骤参考文献在关于2020年使用便携式神经网络的系列文章中，您将学习如何将PyTorch模型转换为便携式ONNX格式。由于ONNX并不是用于构建和训练模型的框架，因此我将首先简要介绍PyTorch。对于从头开始并考虑将PyTorch作为构建和训练其模型的框架的工程师而言，这将很有用。PyTorch简介PyTor
pytorch2onnx最近做的项目需要把训练好的模型移植到移动端，安卓手机上，实验室选择了ncnn这个框架，所以我选择了pytoch2onnx2ncnn框架的这个思路。下面主要是记录一下pytorch转onnx模型的步骤和踩过的坑。项目地址ONNX 定义了一种可扩展的计算图模型、一系列内置的运算单元（OP）和标准数据类型。每一个计算流图都定义为由节点组成的列表，并构建有向无环图。其中每一个节点都
1.Transfer Learning transfer learning 是十分重要的技术，尤其是在实际应用中，往往数据很大但是有标签的（即训练样本）样本是十分稀少的，我们对数据进行标注十分耗时耗力的事情。这个时候就需要使用迁移学习，通过不同的任务对网络进行finetune。transfer learning 有以下几种场景：1. 将ConvNet 作为特征提取器：将预训练好的网络去掉
前几天博客根据基于pytorch编写了的网络，将其搭建转为wts，使用C++API搭建tensorrt的框架(查看博客点击这里)，然自己写C++API搭建网络会比较费时，为此本篇博客基于同一个网络，将其转换为onnx格式，并使用python调用onnx模型，不断尝试如何使用参数，如搭建输入动态变量或
原创
2023-06-15 11:05:21
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pytorch格式的模型在部署之前一般需要做格式转换。本文介绍了如何将pytorch格式的模型导出到ONNX格式的模型。ONNX(Open Neural Network Exchange)格式是一种常用的开源神经网络格式，被较多推理引擎支持，比如：ONNXRuntime, Intel OpenVINO,
# PyTorch Mask RCNN转ONNX转TensorRT实现流程
## 1. 介绍
在本篇文章中，我们将学习如何将PyTorch Mask RCNN模型转换为ONNX格式，然后将其转换为TensorRT引擎。这是一个相对复杂的任务，但是通过按照以下步骤进行操作，我们可以成功地完成它。
## 2. 整体流程
以下是实现该任务的整体流程：
| 步骤
原创
2023-10-31 07:57:44
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# PyTorch 转 ONNX 再转 NCNN
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的开源深度学习框架，它提供了丰富的神经网络模型和训练方法。而 ONNX 是一种开放的模型格式，可以实现模型在不同框架之间的互操作性。NCNN 是一个高性能的神经网络计算库，专门针对移动端的推理加速。本文将介绍如何使用 PyTorch 转换为 ONNX 格式，再将 ONNX 模型转换为 NCNN 模型，
原创
2023-10-19 05:55:38
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原创
2021-09-07 11:38:02
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# PyTorch中PT转ONNX的实现流程
## 1. 简介
PyTorch是一种深度学习框架，而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种用于表示深度学习模型的开放格式。将PyTorch模型转换为ONNX格式可以使其在其他框架中使用。本文将向你介绍如何在PyTorch中实现PT转ONNX的过程。
## 2. PT转ONNX的流程
下表展示了PT转ONNX的
# PyTorch转ONNX: Exporting the Operator
在深度学习领域，PyTorch和ONNX是两个非常流行的工具。PyTorch是一个用于构建神经网络的开源深度学习库，而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个用于在不同深度学习框架之间转换模型的开放式标准。本文将介绍如何将PyTorch模型转换为ONNX格式，并导出操作符。
## 转
文章目录ONNX 动态输入、张量格式 - 将 MAN 超分辨率模型转换为 ONNX 模型流程载入 PyTorch 模型网络代码知识学习发现的问题张量需要构建什么类型的？怎么构建？规范化导出的 ONNX 输入输出使用调试来获取输入张量结构外部链接 ONNX 动态输入、张量格式 - 将 MAN 超分辨率模型转换为 ONNX 模型想要将 PyTorch 模型转换为 OM 模型，首先就要将模型转换为 O
# pytorch 转onnx 多输入
在深度学习领域中，模型的部署是一个关键的步骤。将训练好的模型转化为可部署的格式，比如ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，可以提供更好的可移植性和性能。
本文将介绍如何使用PyTorch将模型转化为ONNX格式，并且针对多输入的情况给出相应的示例代码。
## PyTorch转ONNX
首先，我们需要安装PyTorc
pytorch转onnx其实也就是python转的 ,之前有个帖子了讲的怎么操作,这个就是在说说为什么这么做~~~（1）Pytorch转ONNX的意义一般来说转ONNX只是一个手段，在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换，比如转换到TensorRT上完成部署，或者有的人多加一步，从ONNX先转换到caffe，再从caffe到tensorRT。原因是Caffe对tensorRT更为友好，这里关于
