# model-converter

**Repository Path**: hhy08/model-converter

## Basic Information

- **Project Name**: model-converter
- **Description**: 面向多硬件平台的一键模型互转工具，覆盖 pth/pt ↔ ONNX ↔ TensorRT，支持 CPU/GPU
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-19
- **Last Updated**: 2026-01-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# model-converter 模型转换库

面向多硬件平台的一键模型互转工具，覆盖 `.pth/.pt` ↔ `ONNX` ↔ `TensorRT`，支持 CPU/GPU。

## 依赖

- Python 3.8+
- PyTorch（导出 ONNX 时需要）
- TensorRT SDK（用于 onnx2trt）
- CUDA/cuDNN（若用 GPU/Trt）
安装：`pip install -r requirements.txt`，TensorRT/CUDA 请按机器环境单独安装。

## 目录

- `scripts/pt2onnx.py`：TorchScript -> ONNX（支持动态 batch / onnxsim）
- `scripts/onnx2trt.py`：ONNX -> TensorRT Engine（支持 workspace / FP16 等）
- `scripts/ultralytics_export.py`：Ultralytics YOLO 一键 export（onnx/engine 等）
- `scripts/torch_env_check.py`：Torch/CUDA/cuDNN 环境自检
- `examples/`：示例脚本（非通用库代码）

## 使用方法

1) TorchScript -> ONNX（推荐）

```bash
python scripts/pt2onnx.py \
  --model ./weights/model.torchscript.pt \
  --output ./outputs/model.onnx \
  --input-shape 1 3 224 224 \
  --opset 17 \
  --dynamic-batch \
  --simplify
```

2) ONNX -> TensorRT (FP16)

```bash
python scripts/onnx2trt.py \
  --onnx ./outputs/model.onnx \
  --engine ./outputs/model_fp16.engine \
  --fp16 \
  --workspace 4
```
  
## 常用参数约定
- `--input-shape`: N C H W
- `--fp16` / `--int8`: TensorRT 精度模式
- `--workspace`: TensorRT workspace 大小（GB）

## 验证
- ONNX：`python -m onnxruntime.tools.onnxruntime_test --model ./outputs/resnet50.onnx`
- TensorRT：`trtexec --loadEngine=./outputs/resnet50_fp16.engine --shapes=input:1x3x224x224`

## 其他
- TensorRT 版本需匹配 CUDA/驱动
- 若缺少 GPU/Trt，可仅使用 PyTorch→ONNX/ONNXRuntime 跑通 CPU