导出onnx格式流程

1. 安装ONNX运行时和转换工具

首先需要安装ONNX运行时和转换工具。可以通过以下命令来安装：

pip install onnxruntime
pip install onnx

2. 准备模型

需要使用PyTorch、TensorFlow、Caffe2等框架训练好的模型。

3. 将模型转换为ONNX格式

使用ONNX转换工具将模型转换为ONNX格式。以下是使用PyTorch将模型转换为ONNX格式的示例：

import torch
import onnx

# 加载PyTorch模型
model = torch.load('model.pth')

# 转换为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ['input']
output_names = ['output']
onnx_model_path = 'model.onnx'
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_model_path, input_names=input_names, output_names=output_names)

4. 加载ONNX模型

使用ONNX运行时加载ONNX模型。以下是使用ONNX运行时加载ONNX模型的示例：

import onnxruntime

# 加载ONNX模型
onnx_model_path = 'model.onnx'
session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path)

# 输入数据
input_data = dummy_input.numpy()

# 运行模型
output = session.run([], {'input': input_data})

5. 测试模型

使用测试数据来测试ONNX模型的准确性和性能。