收到一个.pt的人脸关键点模型，需要将其转为onnx，很简单的一步，但闹出了乌龙，经过小小折腾解决后将过程记录一下。
torch.onnx.export一行代码即可进行pytorhc模型与onnx的转换，但获得的onnx模型跑视频的时候精度掉的很多，于是打印了一下.pt与.onnx两个的输出进行对比，发现相差较大且毫无规律。
然后就是排查过程，分为以下的心路历程：
1.排查问题的时候，还以为是有一些算子不兼容，看了一下.pt模型的激活函数是hardtanh，而onnx中是clip算子，看了onnx文档后发现是一致的。
下图是hardtanh(从其他博客截的图):
下图是clip算子onnx文档的解释：
那问题到底出在哪里呢？
2.以为是torch.onnx版本导致的问题
但切换几个版本后结果还是一样的。
3.模型保存问题
之前转Onnx的时候，并不需要指定output的格式，只需要给定input的shape即可，而这次export则需要给定example_outputs，所以感觉会不会是.pt模型保存的不对。
于是print一下模型，发现里面的结构全是RecursiveScriptModule和original_name = xxx：
(features): RecursiveScriptModule(
original_name=Sequential
(0): RecursiveScriptModule(
original_name=Conv2dNormActivation
(0): RecursiveScriptModule(original_name=Conv2d)
(1): RecursiveScriptModule(original_name=BatchNorm2d)
(2): RecursiveScriptModule(original_name=ReLU6)
！这不是torchscript的模型吗，怪不得之前加载的时候并不需要提供结构类的定义，我还以为是torch.load(net)加载了参数和结构。 这里又有一个小tips，先偏一下题。。
torch.save的两种方式，torch.save(net,filename)和torch.save(net.state_dict(), filename)，前者是整个模型保存，后者是只保存参数，结构需要引用类的定义。这里非常的误导人，因为即使你使用保存全部模型，collections.OrderedDict()是序列化保存了参数和原结构类的路径，也就是说在你torch.load()的时候，如果你的工程或电脑变了，则无法获取模型结构。所以建议大家还是选择第二种保存方式。
然后回到正题，为什么torchscript转onnx会有问题。
因为torchscript模型是pytorch模型经过torch.jit.script或torch.jit.trace得到的，我拿到的这个模型应该是torch.jit.script转换的，所以模型内部的数据类型只有张量，且没有for if while等控制流，不支持python的预处理和动态行为。但好处就是可以连带模型的定义一起保存。
所以要求对方提供一个torch.save(net.state_dict)的模型和模型结构即可成功转成onnx啦。