torch.onnx.export():将pytorch模型转换为.onnx模型

torch.onnx.export(model, args, f, export_params=True, verbose=False, training=False, input_names=None, output_names=None, aten=False, export_raw_ir=False, operator_export_type=None, opset_version=None, _retain_param_name=True, do_constant_folding=False, example_outputs=None, strip_doc_string=True, dynamic_axes=None, keep_initializers_as_inputs=None)

功能:
将模型以ONNX格式导出并保存.

参数:

• model (torch.nn.Module) – 要导出的模型.
• args (tuple of arguments) – 模型的输入, 任何非Tensor参数都将硬编码到导出的模型中；任何Tensor参数都将成为导出的模型的输入，并按照他们在args中出现的顺序输入。因为export运行模型，所以我们需要提供一个输入张量x。只要是正确的类型和大小，其中的值就可以是随机的。请注意，除非指定为动态轴，否则输入尺寸将在导出的ONNX图形中固定为所有输入尺寸。在此示例中，我们使用输入batch_size 1导出模型，但随后dynamic_axes 在torch.onnx.export()。因此，导出的模型将接受大小为[batch_size，3、100、100]的输入，其中batch_size可以是可变的。
• export_params (bool, default True) – 如果指定为True或默认, 参数也会被导出. 如果你要导出一个没训练过的就设为 False.
• verbose (bool, default False) - 如果指定，我们将打印出一个导出轨迹的调试描述。
• training (bool, default False) - 在训练模式下导出模型。目前，ONNX导出的模型只是为了做推断，所以你通常不需要将其设置为True。
• input_names (list of strings, default empty list) – 按顺序分配名称到图中的输入节点
• output_names (list of strings, default empty list) –按顺序分配名称到图中的输出节点
• dynamic_axes – {‘input’ : {0 : ‘batch_size’}, ‘output’ : {0 : ‘batch_size’}}) # variable lenght axes

举例:

shape(input_1) = ('b', 3, 'w', 'h')
and shape(input_2) = ('b', 4)
and shape(output)  = ('b', 'd', 5)
torch.onnx.export(model, args, f, export_params=True, verbose=False, training=False, input_names=None, output_names=None, dynamic_axes = {‘input_1’:[0, 2, 3], ‘input_2’:[0], ‘output’:[0, 1]})

参考:
torch.onnx-Functions
onnx动态分辨率