```python
import torch
import torch.onnx as onnx
model = torch.load(r'E:\yolov5-5.0\yolov\runs\train\exp58\weights\best.pt', map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 根据输入形状进行调整
onnx.export(model, example_input, 'path/to/save/model.onnx', verbose=True)
```但是会报错AttributeError: 'dict' object has no attribute 'eval'
根据你提供的代码，报错是因为你尝试对一个字典对象调用eval()方法，而字典对象没有eval()方法。根据代码，你加载的模型似乎是一个字典对象，而不是一个PyTorch模型对象。
要解决这个问题，你需要确保加载的模型是一个PyTorch模型对象，而不是一个字典对象。你可以尝试使用torchvision.models中的预训练模型，或者确保你加载的模型是正确的。
如果你加载的确实是一个字典对象，你需要根据你的具体情况来处理。你可以检查字典对象的键和值，以确定模型对象的位置。然后，你可以使用model = model['key']来获取模型对象，并继续进行后续操作。
如若有用，还望博友采纳！
根据提供的参考资料和问题描述，可以尝试以下解决方案：
确定使用的转换工具 请提供您所使用的pt格式转换为onnx格式的转换工具。一般常用的工具有PyTorch的torch.onnx和MMdnn等。如果您没有明确提供工具，则可以参考以下的通用解决方案。
确认错误提示 请提供将pt格式转换为onnx格式时出现的具体错误提示。这样可以更准确地定位和解决问题。
检查转换的代码片段 请提供您在转换过程中使用的代码片段。这样可以帮助更好地分析和理解问题，并提供针对性的解决方案。
使用 onnx 模块加载模型 在参考资料的第0段落中，是一个使用 onnx 模块加载模型的示例。请确保您使用的代码中加载模型的部分是正确的，并且模型文件的路径是正确的。
创建中间节点并插入到模型中 根据参考资料中的内容，可以创建一个中间节点并插入到模型中。请确保您的代码正确设置了中间节点的名称、数据类型和维度信息，并将节点插入到正确的位置。
删除指定节点（可选） 参考资料的段落1描述了如何删除指定的节点。根据您的具体需求，可以选择性地删除某个节点。如果您不需要删除节点，则可以忽略这一步。
保存新模型 请确保您的代码正确保存了新的模型。根据参考资料中的示例代码，应该可以正确保存新的模型文件。
如果您能提供更多详细的信息，我将能够提供更具体和详细的解决方案。