哪种代码用于生成onnx

在Python中，最常用的库用于生成ONNX（Open Neural Network Exchange）模型的是`onnx`和`torch.onnx`（如果使用PyTorch）。以下是一个基本的例子，展示如何使用PyTorch将一个训练好的模型转换为ONNX格式：

import torch
from torch import nn
from torch.onnx import export

# 假设我们有一个预训练的ResNet模型
model = ResNet()

# 定义输入张量的维度和数据类型
input_shape = (1, 3, 224, 224)
dummy_input = torch.randn(input_shape)

# 将模型设置为评估模式（推断模式）
model.eval()

# 使用export函数导出ONNX模型
with torch.no_grad():
    export(model, dummy_input, "model.onnx", opset_version=11)

这个例子中，`opset_version`是一个关键参数，它指定了ONNX模型的版本，不同的版本有不同的节点支持。在实际操作中，你需要确保你的模型和目标环境都支持你选择的OPSET版本。

另外，如果你是使用TensorFlow或其他框架，会有对应的转换工具，如`tf2onnx`（TensorFlow to ONNX）等。

相关问题

怎么生成ONNX模型文件

生成ONNX模型文件通常涉及以下几个步骤：

1. **选择框架或库**：首先，你需要有一个支持导出ONNX的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。

2. **训练模型**：使用选定的框架训练你的机器学习模型。确保模型能够在目标任务上达到预期性能。

3. **冻结模型或导出**：在训练完成后，将模型转换为可以保存为ONNX格式的模型。这一步骤可能会有些不同，取决于你使用的框架。例如，在TensorFlow中，你可以使用`tf.saved_model.save()`或`tf.keras.models.save_model()`，而在PyTorch中，则可以使用`torch.onnx.export()`。

   # 示例代码（TensorFlow）
   import tensorflow as tf
   model = ...  # 培训好的模型
   input_name = "input_1"
   output_name = "output_node_name"
   torch.onnx.export(model,  # 原始模型
                     example_input,  # 输入数据张量
                     "model.onnx",  # 输出文件名
                     input_names=[input_name],
                     output_names=[output_name])

4. **验证模型**：在导出后，使用ONNX提供的工具（如`onnx`、`onnx-checker`）验证模型是否符合规范，以及能否在不同的ONNX运行环境中正确执行。

   onnx-checker -i model.onnx

5. **优化和简化**（可选）：如果需要，可以使用ONNX的优化工具（如`onnxmltools`）对模型进行简化，减少计算量和内存消耗。

   from onnxmltools import convert_onnx_to_mlmodel
   model = ...  # 转换后的ONNX模型
   mlmodel = convert_onnx_to_mlmodel(model)
   mlmodel.save("model.mlmodel")  # 对于苹果设备

6. **保存模型文件**：最后，将ONNX模型保存为`.onnx`文件，这是标准的ONNX格式，可以直接用于许多ONNX兼容的推理引擎。

注意每个框架的具体操作细节可能会有所不同，建议查阅相应的官方文档。

可以接着给我生成onnx导出部分的代码吗

当然可以，下面是ONNX导出部分的完整代码，包括必要的动态轴设置，以便模型能够在未来处理任意大小的样本：

# 输出层的选择取决于你的模型结构，这里假设`model`有一个名为`logits`的输出
output_name = "logits" if hasattr(model, "logits") else "outputs"

# Export the model to ONNX
torch.onnx.export(
    model,
    tuple(inputs.values()),  # 使用values()代替索引操作，避免硬编码键名
    "zero_shot_clip_model.onnx",  # Output ONNX file name
    input_names=list(inputs.keys()),  # Input names
    output_names=[output_name],  # Output names
    dynamic_axes={
        **{k: {0: 'batch_size'} for k in ['pixel_values', 'input_ids', 'attention_mask']},
        output_name: {0: 'batch_size'}
    },  # Allow for dynamic batch size
    opset_version=11  # ONNX opset version
)

print(f"成功导出为ONNX文件：zero_shot_clip_model.onnx")

这里的`output_name`变量用于匹配模型的实际输出名称。如果你的模型没有明确的`logits`层，就使用`"outputs"`作为输出名称。

这个导出过程将创建一个ONNX模型，它可以接收动态大小的输入，并能在不同的环境中运行，如TensorFlow、Caffe等。动态轴使得模型能够适应各种不同的输入尺寸。