译者：guobaoyo

示例:从Pytorch到Caffe2的端对端AlexNet模型

这里是一个简单的脚本程序,它将一个在 torchvision 中已经定义的预训练 AlexNet 模型导出到 ONNX 格式. 它会运行一次,然后把模型保存至 alexnet.onnx:

import torch
import torchvision

dummy_input = torch.randn(10, 3, 224, 224, device='cuda')
model = torchvision.models.alexnet(pretrained=True).cuda()

# 可以根据模块图形的数值设置输入输出的显示名称。这些设置不会改变此图形的语义。只是会变得更加可读了。
#该网络的输入包含了输入的扁平表(flat list)。也就是说传入forward()里面的值，其后是扁平表的参数。你可以指定一部分名字，例如指定一个比该模块输入数量更少的表，随后我们会从一开始就设定名字。
input_names = [ "actual_input_1" ] + [ "learned_%d" % i for i in range(16) ]
output_names = [ "output1" ]

torch.onnx.export(model, dummy_input, "alexnet.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)

得到的 alexnet.onnx 是一个 protobuf 二值文件, 它包含所导出模型 ( 这里是 AlexNet )中网络架构和网络参数. 关键参数 verbose=True 会使导出过程中打印出的网络更可读:

#这些是网络的输入和参数，包含了我们之前设定的名称。
graph(%actual_input_1 : Float(10, 3, 224, 224)
      %learned_0 : Float(64, 3, 11, 11)
      %learned_1 : Float(64)
      %learned_2 : Float(192, 64, 5, 5)
      %learned_3 : Float(192)
      # ---- 为了简介可以省略 ----
      %learned_14 : Float(1000, 4096)
      %learned_15 : Float(1000)) {
  # 每个声明都包含了一些输出张量以及他们的类型，以及即将运行的操作符（并且包含它的属性，例如核部分，步长等等）它的输入张量（%actual_input_1, %learned_0, %learned_1）
  %17 : Float(10, 64, 55, 55) = onnx::Conv[dilations=[1, 1], group=1, kernel_shape=[11, 11], pads=[2, 2, 2, 2], strides=[4, 4]](%actual_input_1, %learned_0, %learned_1), scope: AlexNet/Sequential[features]/Conv2d[0]

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