Pytouchモデル転送onnxモデルの例

以下の通りです

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PlainC 3 AENetCBAMを変換するモデルに置き換え、pthfileを修正して、Onxモデルの名前を入力して実行すればいいです。
上のコードにコメントしたdummy_input 2,dummy_input 3は、toch.onx.exportに対応する複数の入力の例です。
変換中に発生した問題のまとめ
RuntimeError：Failed to export an ONX atribute、since it's not constant、please try to make things(e.g.kersnel size)static if possible
変換過程でRuntimeError：Failed to export an ONX atribute、since it's not constant、please try to make things（e.g.kersnel size）static if possibleのエラーに遭遇しました。
新聞のエラーログ情報によって開く/home/joy/tenssorflow/venv/lib/python 3.6/site-packages/touch/onnx/smbonic_helper.pyは、該当する位置にprintを追加した後、具体的などのopに問題があるかを特定できます。
たとえば:
該当位置に追加

print（v.node()）

出力情報は以下の通りです。

%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

原因はpytouchのtenssor.size(1)方式のonnxが識別できないので、定数に修正する必要があります。
以上のPytouchモデルがonnxモデルに転向した例は、小編集が皆さんに提供した内容の全てです。参考にしていただければと思います。どうぞよろしくお願いします。