pytorchをonnx形式に変換します。
def Torch2Onnx（model、input_size、output_name、istrained = True）：
'' '
：param：モデル
：param：input_size .et（244,244）
：param：output_name .et "test_output"
：param：トレーニング済みモデルを変換するかどうか。デフォルト：True
'' '
x = Variable（torch.randn（1,3、input_size [0]、input_size [1]））。cuda（）
訓練されている場合：
torch_out = torch.onnx.export（model、x、output_name、verbose = True）
そうしないと：
torch_out = torch.onnx.export（model、x、output_name、export_params = False、verbose = True）＃トレーニングされていないモデルのみをエクスポートします。
使用例：
モデル=モデル（）
model.load_state_dict（torch.load（weight_path））
device = torch.device（ "cuda" if torch.cuda.is_available（）else "cpu"）
モデル= model.to（デバイス）
input_size =（384,288）
Torch2Onnx（model、input_size、 "test.onnx"）
モデルのパラメータを取得します。
注意：異なるメソッドのデフォルトモデルは、CPUまたはcudaで異なります。RuntimeErrorと同様のエラーがある場合：入力タイプ（torch.FloatTensor）と重みタイプ（torch.cuda.FloatTensor）は同じである必要があります。重量がcudaにあるべきかどうかを確認してください。
方法1：トーチサマリーを使用する
pipを使用してtorchsummaryをインストールします。
pipインストールトーチサマリー
コードセグメント：
torchsummaryからインポートの概要
モデル=モデル（）
model.load_state_dict（torch.load（weight_path））
device = torch.device（ "cuda" if torch.cuda.is_available（）else "cpu"）
モデル= model.to（デバイス）
要約（モデル、（3,384,288））
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方法2：トーチスタットを使用する
pipを使用してtorchstatをインストールします。
pip install torchstat
コードスニペット（要約と同様）
torchsummaryからインポートの概要
モデル=モデル（）
model.load_state_dict（torch.load（weight_path））
device = torch.device（ "cuda" if torch.cuda.is_available（）else "cpu"）
状態（モデル、（3,384,288））
方法3：thopを使用する（非推奨）
pipを使用してthopをインストールします。
pip install thop
コードセグメント：
thopインポートプロファイルから、clever_format
モデル=モデル（）
model.load_state_dict（torch.load（weight_path））
device = torch.device（ "cuda" if torch.cuda.is_available（）else "cpu"）
フロップ、params = profile（model、inputs =（））
flops、params = clever_format（flops、params、 "％。3f"）