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如下所示：
import io
import torch
import torch.onnx
from models.C3AEModel import PlainC3AENetCBAM
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
def test():
model = PlainC3AENetCBAM()
pthfile = r'/home/joy/Projects/models/emotion/PlainC3AENet.pth'
loaded_model = torch.load(pthfile, map_location='cpu')
# try:
# loaded_model.eval()
# except AttributeError as error:
# print(error)
model.load_state_dict(loaded_model['state_dict'])
# model = model.to(device)
#data type nchw
dummy_input1 = torch.randn(1, 3, 64, 64)
# dummy_input2 = torch.randn(1, 3, 64, 64)
# dummy_input3 = torch.randn(1, 3, 64, 64)
input_names = [ "actual_input_1"]
output_names = [ "output1" ]
# torch.onnx.export(model, (dummy_input1, dummy_input2, dummy_input3), "C3AE.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)
torch.onnx.export(model, dummy_input1, "C3AE_emotion.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)
if __name__ == "__main__":
test()
直接將PlainC3AENetCBAM替換成需要轉換的模型，然后修改pthfile，輸入和onnx模型名字然后執行即可。
注意：上面代碼中注釋的dummy_input2，dummy_input3，torch.onnx.export對應的是多個輸入的例子。
在轉換過程中遇到的問題匯總
RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since it's not constant, please try to make things (e.g., kernel size) static if possible
在轉換過程中遇到RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since it's not constant, please try to make things (e.g., kernel size) static if possible的錯誤。
根據報的錯誤日志信息打開/home/joy/.tensorflow/venv/lib/python3.6/site-packages/torch/onnx/symbolic_helper.py，在相應位置添加print之后，可以定位到具體哪個op出問題。
例如：
在相應位置添加
print（v.node()）
輸出信息如下：
%124 : Long() = onnx::Gather[axis=0](%122, %121), scope: PlainC3AENetCBAM/Bottleneck[cbam]/CBAM[cbam]/ChannelGate[ChannelGate] # /home/joy/Projects/models/emotion/WhatsTheemotion/models/cbam.py:46:0
原因是pytorch中的tensor.size(1)方式onnx識別不了，需要修改成常量。
以上這篇Pytorch模型轉onnx模型實例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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