Pytorch转onnx到tensorRT运行

最新推荐文章于 2025-06-19 09:26:51 发布

Egozjuer

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分类专栏： C++ 学习

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本文详细介绍了在使用PyTorch 1.0.1和torchvision 0.2.1版本将模型转换为ONNX格式时遇到的问题及解决方案，特别指出在pytorch1.1版本中转换存在的bug。为了避免版本冲突，建议在Anaconda环境下创建虚拟环境，并手动指定版本。同时，由于torch.onnx不支持ArgMax层，文章提供了修改symbolic.py文件的具体步骤和代码，以便成功导出包含ArgMax层的模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

目前pytorch1.1版本转onnx会存在bug，采用pytorch1.0.1版本的，torchvision版本为0.2.1,建议到conda中安装，使用pip方法安装torchvision一定要注意指定torchvision版本为0.2.1,可以选择离线安装，否则很容易安装成0.3版本的，就会带动torch版本升级成1.1。

安装环境：Ananconda下创建pytorch虚拟环境，ubuntu16.4.6

因为torch.onnx不支持argmax层，需要到Anonconda/envs/pytorch/python版本下的symbolic.py文件下添加如下代码

@parse_args('v', 'i', 'i')
def _argmax(g, input, dim, keepdim=1):
    return g.op('ArgMax', input, axis_i=dim, keepdim_i=keepdim)

symbolic.py地址:/home/ego/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.6/site-packages/torch/onnx