首先，确认转换的过程中所选参数和参数值是否正确。如果确认正确，可以尝试以下方法：

1. 在pytorch中加载模型后，运行模型得到输出结果，再将输出结果与ONNX运行后的结果进行对比，看看是否存在差异。这样可以定位是否是转换过程中的问题。

2. 对原始pytorch模型进行调试，查看模型的输入输出等信息，确保ONNX转换后的模型和原始模型保持一致。可以使用以下代码进行调试：

import torch
import onnx
from torch.autograd import Variable

# 加载pytorch模型
input_model = 'path/to/pytorch/model.pt'
model = torch.load(input_model)

# 定义输入数据
data = torch.randn(1, 3, 224, 224) 

# 打印模型结构和输出信息
print(model)
print(model(data))

# 导出ONNX模型
output_model = 'path/to/onnx/model.onnx'
torch.onnx.export(model, data, output_model)
onnx_model = onnx.load(output_model)

# 打印ONNX模型信息
print(onnx_model.graph.input)
print(onnx_model.graph.output)

3. 检查pytorch模型和ONNX模型中的算子是否一致。算子（Operator）是计算图（Graph）中的节点，对应于某个运算的计算单元。可以使用以下代码比较算子：

import onnx
from onnx import numpy_helper

# 加载ONNX模型
input_model = 'path/to/onnx/model.onnx'
onnx_model = onnx.load(input_model)

# 查看算子名称和输入输出信息
for node in onnx_model.graph.node:
    print(node.op_type)
    for input in node.input:
        print(numpy_helper.to_array(onnx_model.graph.initializer[input].name))
    for output in node.output:
        print(numpy_helper.to_array(on