如何实现Pytorch通过保存为ONNX模型转TensorRT5-创新互联

这篇文章主要讲解了如何实现Pytorch通过保存为ONNX模型转TensorRT5，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

成都创新互联公司坚持“要么做到，要么别承诺”的工作理念，服务领域包括：做网站、网站建设、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务，满足客户于互联网时代的思明网站设计、移动媒体设计的需求，帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴！

1 Pytorch以ONNX方式保存模型

 def saveONNX(model, filepath):
  '''
  保存ONNX模型
  :param model: 神经网络模型
  :param filepath: 文件保存路径
  '''
  
  # 神经网络输入数据类型
  dummy_input = torch.randn(self.config.BATCH_SIZE, 1, 28, 28, device='cuda')
  torch.onnx.export(model, dummy_input, filepath, verbose=True)

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

当前文章：如何实现Pytorch通过保存为ONNX模型转TensorRT5-创新互联
当前链接：http://scjbc.cn/article/cspcoi.html