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。

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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)

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当前标题：如何实现Pytorch通过保存为ONNX模型转TensorRT5-创新互联
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