onnx 1.10.2版本转换onnx模型

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源框架，用于表示和交换机器学习模型。在ONNX 1.10.2版本中，转换模型通常涉及将训练好的模型从源格式（如TensorFlow、PyTorch等）导出到ONNX格式，以便能在各种支持ONNX的平台上部署和推理。

以下是基本步骤：

1. **选择适配器**：根据你的原始模型是哪种库（如TensorFlow、PyTorch），安装相应的ONNX转换工具，比如`onnxmltools`（对于Python）或`tf2onnx`（如果原模型是TensorFlow）。

2. **模型加载与预处理**：首先，你需要加载并运行你的原始模型，确保它处于可以序列化的状态。

3. **模型转换**：使用提供的API函数或命令行工具，将模型转换成ONNX格式。例如，如果你用的是TensorFlow，可以做如下操作：

   tf2onnx.convert_from_tensorflow(model_path, output_path='model.onnx')

这里`model_path`是原始TensorFlow模型的路径，`output_path`是你想要保存的ONNX文件名。

4. **验证转换结果**：转换后，通常会检查新生成的ONNX模型是否能通过ONNX的`onnx.checker.check_model()`函数校验，以确保结构正确无误。

5. **优化与调整**：有时候，转换后的模型可能需要进一步优化，如压缩大小或提高推理速度。你可以使用像`onnxmltools`的`optimize`功能来简化模型。