我来帮你理清这个警告的来龙去脉，再给你几个可行的解决办法：

警告产生的原因 #

PyTorch默认会把部分模型参数、常量张量（比如固定的维度值、索引参数）设置为INT64类型。当你用torch.onnx.export()导出模型时，这些INT64类型的张量会被原封不动保留在ONNX文件里。但TensorRT对INT64的原生支持并不友好，它更倾向于用INT32处理整数运算，所以转换时会自动尝试把这些INT64权重向下转成INT32，这就是你看到的警告的由来。

虽然这只是个警告，但如果你的模型没有依赖INT64的特殊计算（比如处理超大尺寸的张量索引），最好还是解决掉这个问题，避免后续可能出现的类型不兼容隐患。

具体解决方法 #

方法1：导出ONNX前在PyTorch中转换张量类型 #

在导出模型之前，手动把模型里所有INT64类型的张量转成INT32：

• 处理模型参数：

# 遍历模型状态字典，转换INT64参数为INT32
for key in model.state_dict():
    param = model.state_dict()[key]
    if param.dtype == torch.int64:
        model.state_dict()[key] = param.to(torch.int32)
model.load_state_dict(model.state_dict())

• 处理模型内部常量：检查你的模型forward函数，如果有用torch.tensor()定义的INT64常量（比如torch.tensor([224,224], dtype=torch.int64)），直接把dtype改成torch.int32。

完成这些操作后再导出ONNX，模型里的整数张量就都是INT32类型了。

方法2：修改已导出的ONNX模型 #

如果你已经导出了ONNX模型，可以用ONNX官方库直接修改模型的张量类型：

import onnx

# 加载原始ONNX模型
onnx_model = onnx.load("your_original_model.onnx")

# 遍历所有初始化张量（权重/常量）
for initializer in onnx_model.graph.initializer:
    if initializer.data_type == onnx.TensorProto.INT64:
        # 修改数据类型为INT32
        initializer.data_type = onnx.TensorProto.INT32
        # 把INT64数据转成INT32并迁移到对应字段
        initializer.int32_data.extend(initializer.int64_data)
        del initializer.int64_data[:]

# 保存修改后的模型
onnx.save(onnx_model, "your_fixed_model.onnx")

之后用这个修改后的ONNX模型转TensorRT，警告就会消失。

方法3：调整ONNX导出参数 #

尝试使用更高版本的ONNX opset（比如opset 13及以上），新版本opset对整数类型的处理更规范，可能会自动避免INT64的问题：

torch.onnx.export(
    model,
    dummy_input,
    "your_model.onnx",
    opset_version=13,  # 提高opset版本
    do_constant_folding=True,  # 开启常量折叠优化张量类型
    export_params=True,
    fp16=True  # 保留你的FP16导出设置
)

额外说明 #

如果你的模型确实需要处理INT64范围的数值（比如索引超过2^31-1），那这个警告可能意味着TensorRT无法很好支持你的模型逻辑，这时候需要重新评估模型设计或者寻找TensorRT的INT64兼容方案。但对于绝大多数常见的CV、NLP模型来说，INT32完全可以满足需求，上述方法应该能解决你的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yy G