将.pt模型转换为.onnx模型可以使用PyTorch提供的工具，具体步骤如下：

1. 安装PyTorch和ONNX：

python 
pip install torch 
pip install onnx 

2. 加载.pt模型：

python 
import torch 
 
model = torch.load('model.pt') 

3. 将模型转换为ONNX格式：

python 
import onnx 
 
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) 
input_names = ['input'] 
output_names = ['output'] 
onnx_path = 'model.onnx' 
 
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, input_names=input_names, output_names=output_names) 

4. 将ONNX模型转换为IR格式：

python 
import os 
import subprocess 
 
ir_path = 'model.xml' 
 
subprocess.call(['mo.py', '--input_model', onnx_path, '--output_dir', os.path.dirname(ir_path), '--data_type', 'FP16']) 

5. 将IR模型转换为.bin格式：

python 
bin_path = 'model.bin' 
 
subprocess.call(['mo.py', '--input_model', onnx_path, '--output_dir', os.path.dirname(bin_path), '--data_type', 'FP16', '--generate_deprecated_IR_V7']) 

6. 将IR模型和.bin模型拷贝到英特尔神经计算棒或树莓派上使用。

注意：在转换模型时需要注意模型的输入和输出格式，以及模型的数据类型和精度。另外，转换模型需要使用Intel OpenVINO Toolkit或树莓派提供的工具，具体使用方法可以参考官方文档。