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进行模型部署的时候，由于普通的算法模型的体积过大，部署在嵌入式之类的板子上面推理速度太慢，所以需要进行模型推理预测的模型运算加速，常用的办法一般是模型的软件加速。

英伟达开发的具有tensorrt的模型加速框架，但是使用期框架加速需要进行模型格式的转换，原始的模型格式是.weights或者.pth的模型，需要进行tensorrt模型的格式转换

需要首先.pth模型转化为onnx格式的模型，安装onnx版本为1.4.1报错如下:

==＞ Context: Bad node spec: input: “019_convolutional_lrelu“

报错原因：
onnx的版本比较低，将onnx的版本太低了，将onnx的版本提高

执行指令，安装不注明版本号，自动安装最新版本号：

pip3 install onnx

注明临时换源：

pip3 install onnx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 

再进行.pth文件转换为onnx文件通用神经网络模型，无报错。