问题：
在将 MobileNetv3 模型从 PyTorch 转为 ONNX 时报错：
Error: RuntimeError: Exporting the operator hardsigmoid to ONNX opset version 11 is not supported. Please feel free to request support or submit a pull request on PyTorch GitHub.
运行环境：
PyTorch 版本：1.8.0
在网上找了很多文章，大部分都是写的一样的，就是将nn.Hardswish替换为自己实现的 Hardswitch，实际上，这个版本的 PyTorch 中，nn.Hardswish是可以转换成功的（老版本成不成功不清楚），报错的根本原因是 mobilenetv3 代码中使用了 F.hardsigmoid函数，解决办法是将代码中的 hardsigmoid 函数替换为 hardtanh 函数，如下：
class SqueezeExcitation(nn.Module):
def __init__(self, input_channels: int, squeeze_factor: int = 4):
super().__init__()
squeeze_channels = _make_divisible(input_channels // squeeze_factor, 8)
self.fc1 = nn.Conv2d(input_channels, squeeze_channels, 1)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.fc2 = nn.Conv2d(squeeze_channels, input_channels, 1)
def _scale(self, input: Tensor, inplace: bool) -> Tensor:
scale = F.adaptive_avg_pool2d(input, 1)
scale = self.fc1(scale)
scale = self.relu(scale)
scale = self.fc2(scale)
return F.hardsigmoid(scale, inplace=inplace) # 此行报错
# return F.hardtanh(scale + 3, 0., 6., inplace=inplace) / 6. # 更换为此行
def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:
scale = self._scale(input, True)
return scale * input
