pytorch随机生成graph后转换成onnx模型

PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种跨平台的模型交换格式。如果你想要在PyTorch中创建一个图（通常指神经网络结构），然后将其转换为ONNX模型，你可以按照以下步骤操作：

1. **定义并训练模型**：首先，在PyTorch中编写并训练你的模型。例如，使用`torch.nn.Module`类定义网络。

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    # ... 定义网络结构 ...

model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
# 训练过程...

2. **将模型设置为eval模式**：为了获得确定性的输出以便于序列化，你需要将模型置于评估模式(`model.eval()`).

model.eval()

3. **获取模型输入和输出**：定义一些示例输入数据，并通过模型运行一次，获取其输出。

input_data = torch.randn(1, model.input_size)
output = model(input_data)

4. **导出到ONNX**：使用`torch.onnx.export`函数将模型及其前向传播转换为ONNX格式。

with torch.no_grad():
    onnx_model_path = "my_model.onnx"
    torch.onnx.export(model,             # 输入模型
                      input_data,          # 模型接受的输入数据
                      onnx_model_path,     # 输出ONNX文件路径
                      export_params=True,   # 是否包含模型参数
                      opset_version=11,      # ONNX版本
                      do_constant_folding=True,  # 是否折叠常量
                      input_names=['input'], # 输入名称
                      output_names=['output'], # 输出名称
                      dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, # 动态轴
                                    'output': {0: 'batch_size'}})  # 可选，用于处理批大小变化

5. **验证转换结果**：最后，可以使用ONNX的工具如`onnx-checker`检查模型是否正确转换，以及用其他支持ONNX的库（比如TensorFlow、Keras等）加载模型验证功能是否正常。