torch2onnx

facenet用pytorch以ptq的量化方式之后能转onnx吗？

ChatGPT尝试为您解答，仅供参考
是的，Facenet模型可以使用PyTorch量化工具包进行量化，并且可以将其转换为ONNX格式。

首先，你需要在训练模型之后使用PyTorch的量化工具进行量化。这可以使用 torch.quantization.quantize_dynamic 函数完成。然后，你可以使用 torch.onnx.export 函数将量化后的模型转换为ONNX格式。

例如：

import torch
import torch.quantization

# Load the trained model
model = torch.load("trained_model.pth")

# Quantize the model
model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, dtype=torch.qint8)

# Export the quantized model to ONNX format
torch.onnx.export(model, input_tensor, "quantized_model.onnx", opset_version=10)

在上面的代码中，input_tensor是一个输入张量，用于指定输入的形状和类型。opset_version参数指定了ONNX版本，在本例中为10。

请注意，量化后的模型可能不如未量化的模型在性能上表现得那么好，但是可以使用ONNX进行部署，并且可以被其他ONNX兼容的框架使用。