若PyTorch模型可转换为ONNX，是否总能转换为CoreML？

不是的，PyTorch模型成功转成ONNX格式，并不代表一定能顺利转换为CoreML格式，核心原因有这几点：

• 算子支持不匹配：ONNX和CoreML的算子集合并非完全对齐。有些算子在ONNX里能正常导出，但CoreML没有对应的实现，或者对算子的参数、用法限制更严格。比如自定义PyTorch算子转成ONNX后，CoreML往往无法识别；还有一些动态形状相关的算子，CoreML的支持灵活性远不如ONNX。
• 版本兼容性问题：ONNX的版本、CoreML转换工具（CoreML Tools）的版本之间存在适配问题。比如用高版本ONNX导出的模型，用旧版CoreML Tools转换时可能会出现解析错误；反过来，低版本ONNX的模型在新版工具里也可能遇到兼容问题。
• 模型结构限制：CoreML对模型的输入输出维度、层结构有特定要求。比如CoreML对动态维度的支持有限，即使ONNX能处理动态形状的模型，转CoreML时大概率会失败；还有一些复杂循环结构（如特定变体的RNN），在CoreML转换中也容易出问题。

举个实际场景：如果你的PyTorch模型里用到了torch.where的特殊参数组合，转ONNX完全没问题，但CoreML Tools可能无法正确解析这个算子的逻辑，直接导致转换失败。

总之，ONNX转换成功只是CoreML转换的一个基础条件，不能保证必然成功，实际转换时通常需要针对CoreML的规则做额外的模型调整或工具版本适配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Franck Dernoncourt