在forward方法中,接收了两个输入x1和x2,并对其进行卷积操作。然后,我们创建了两个随机生成的输入,并通过torch.onnx.export函数将模型转换为ONNX格式,并指定输入和输出的名称。 总结 在本文中,我们介绍了如何使用PyTorch将模型转换为ONNX格式,并给出了针对多输入的示例代码。通过将模型转换为ONNX格式,我们可以在各种...
**完美解决方案:用mmcv中的grid sample替换,支持onnx模型导出,支持onnxruntime推理,支持onnx-IR转换。** onnx动态输入问题 ONNX不支持torch.linspace 报错提示 RuntimeError: Exporting the operator linspace to ONNX opset version 11 is not supported. Please feel free to request support or submit a pull...
pip install torch torchvision onnx 步骤2:准备PyTorch模型 假设你有一个PyTorch模型,它接受多个输入并具有动态维度。在开始转换之前,请确保你的模型是正确的,并且可以在PyTorch中正确运行。 步骤3:定义输入规格 对于多输入模型,你需要为每个输入定义输入规格。在ONNX中,输入规格是一个包含形状和数据类型的元组。由于...
#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...