troch export onnx

您的问题是关于PyTorch中使用export方法将模型导出为ONNX格式的问题。使用export方法可以将PyTorch模型转换为ONNX模型，使其可以在其他平台上使用，如TensorFlow、Caffe、MXNet等。

可以使用以下代码将PyTorch模型导出为ONNX格式：

import torch
import torchvision

# 加载 PyTorch 模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

# 创建一个虚拟输入张量
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出 PyTorch 模型为 ONNX 格式
torch.onnx.export(model,               # PyTorch 模型
                  input_tensor,        # 输入张量
                  "resnet18.onnx",    # 导出的 ONNX 文件名
                  export_params=True,  # 是否导出模型参数
                  opset_version=10,   # 导出的 ONNX 版本号
                  do_constant_folding=True,  # 是否对常量进行折叠
                  input_names=['input'],    # 输入名称
                  output_names=['output'],  # 输出名称
                  dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'},  # 可变维度
                                'output': {0: 'batch_size'}})

这个例子将ResNet18模型导出为ONNX格式，并将其保存为“resnet18.onnx”文件。在导出时，我们需要提供输入张量和输出张量的名称，以及可变维度（如果有的话）。

希望这个例子可以帮助您解决您的问题！