AI模型部署必备：PyTorch转ONNX超简单指南！

在AI项目中，训练好模型只是第一步，下一步是部署到其他的环境中！ 但PyTorch模型（.pth）在手机/服务器上跑不动？别急！ONNX格式来救场。

为什么必须转ONNX？

3大痛点

问题	后果	ONNX解决
框架依赖	PyTorch跑不动TensorFlow环境	跨框架通用，到处跑！
部署慢	手机/边缘设备卡顿	体积小50%，速度快2倍
不稳定	不同硬件报错	标准化，一次转换到处用

除这三点之外，个人认为，我需要pth模型文件转换为ONNX文件的最大需求是：隐藏神经网络模型的细节，不需要把python源代码交付出去，这样做相当于简单伪装，很多事情都是防君子不防小人。

超简单3步转换法

Step 1：准备模型

# 加载你的.pth模型
model = YourModel()  # 替换成你的模型类
checkpoint = torch.load('your_model.pth')
model.load_state_dict(checkpoint)  # 加载权重
model.eval()  # 评估模式

Step 2：创建假输入

# 根据你的输入尺寸创建（比如256x256彩图）
dummy_input = torch.randn(1, 3, 256, 256)  # BCHW格式

Step 3：一键导出ONNX

torch.onnx.export(
    model,              # 模型
    dummy_input,        # 假输入
    'output.onnx',      # 输出文件名
    input_names=['input'],    # 输入名
    output_names=['output'],  # 输出名
    opset_version=11    
)
print("转换成功！")

完整代码 < 100行，1分钟搞定！

立即行动： 把你的.pth文件拖过来，3分钟转ONNX，明天项目就能上线！