.pt文件怎么转化为Onnx需要的.param和.bin文件

### 将 PyTorch 的 `.pt` 模型文件转换为 ONNX 格式的 `.param` 和 `.bin` 文件 将 PyTorch 的 `.pt` 模型文件转换为 ONNX 格式并进一步生成 NCNN 所需的 `.param` 和 `.bin` 文件是一个多步骤过程。以下是详细的说明： #### 1. 安装必要的依赖库 为了完成模型转换，需要安装一些 Python 库来支持 ONNX 操作和简化处理。 ```bash pip install onnx onnxruntime onnx-simplifier netron ``` 这些工具的作用如下： - `onnx`: 提供对 ONNX 模型的支持。 - `onnxruntime`: 用于测试和验证 ONNX 模型的功能性[^2]。 - `onnx-simplifier`: 简化 ONNX 模型结构，减少冗余操作[^4]。 - `netron`: 可视化工具，帮助查看 ONNX 模型的内部结构。 --- #### 2. 转换 PyTorch 模型到 ONNX 格式 使用 PyTorch 自带的 API 来导出模型至 ONNX 格式。假设有一个预训练好的 PyTorch 模型存储在 `model.pt` 中，则可以按照以下代码执行转换： ```python import torch from torchvision.models import resnet18 # 加载模型 model = torch.load("model.pt", map_location=torch.device('cpu')) model.eval() # 准备输入张量 dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 导出为 ONNX 格式 torch.onnx.export( model, dummy_input, "model.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"], opset_version=11 ) ``` 上述代码实现了从 `.pt` 到 `.onnx` 的转换，并指定了输入输出名称以及使用的 ONNX 版本号（推荐使用 `opset_version=11` 或更高版本）。 --- #### 3. 使用 ONNX-SIMPLIFIER 简化模型 ONNX 模型可能包含不必要的节点或冗余计算路径，因此建议对其进行简化以提高性能。 ```bash python -m onnxsim model.onnx model_simplified.onnx ``` 此命令会读取原始的 ONNX 模型文件 `model.onnx` 并将其优化后的版本保存为 `model_simplified.onnx`。 --- #### 4. 将 ONNX 转换为 NCNN 格式 NCNN 是一个轻量级推理框架，适用于移动端设备。它接受 ONNX 模型作为输入，并将其拆分为两个文件：`.param` 和 `.bin`。 可以通过 NCNN 提供的工具链实现这一目标。具体步骤如下： ##### （1）下载 NCNN 工具链 访问 [NCNN GitHub](https://github.com/Tencent/ncnn) 下载源码并编译工具链中的 `tools/onnx` 部分。 ##### （2）运行转换脚本 假设已经成功构建了 NCNN 工具链，可以在终端中运行以下命令完成转换： ```bash ./onnx2ncnn model_simplified.onnx model.param model.bin ``` 这一步会生成对应的 `.param` 和 `.bin` 文件，分别表示网络拓扑结构和权重数据[^3]。 --- #### 5. 验证生成的 NCNN 模型 最后，应验证生成的 NCNN 模型是否能够正常工作。可以通过修改 NCNN 示例项目中的 C++ 代码来进行推理测试。 例如，在 `examples/yolov5.cpp` 中替换加载的参数文件名，并重新编译运行程序以确认功能正确性。 --- ### 注意事项 - 如果遇到不兼容的操作符错误，请尝试调整 `opset_version` 参数或将模型更新到最新版本。 - 在某些情况下，复杂的自定义层可能无法直接被 ONNX 支持，此时需要手动重写部分逻辑。 ---