paddle2onnx.convert( TypeError: 'module' object is not callable

"paddle2onnx.convert()" 出现 TypeError: 'module' object is not callable 错误通常是因为你试图像调用函数那样使用 Python 的一个模块（Module），但实际上这个模块并没有被设计成可以直接调用的。Paddle2ONNX 是一个转换工具，用于将 PaddlePaddle 模型转换为 ONNX 格式，但它不是一个可以直接使用的函数。

这可能是以下几个原因造成的：
1. 你可能需要先导入 p2o 转换模块并实例化它，而不是直接尝试转换。
2. 该函数可能需要特定的对象作为输入，例如模型、配置等，并非直接运行。
3. Paddle2ONNX 可能还没有被正确安装或导入，检查一下是否已经通过 `pip install paddle2onnx` 安装了。

解决此问题的步骤可以是：
1. 确保已正确导入 `from paddle2onnx import convert`
2. 检查传入给 `convert` 的参数是否正确，如模型应该是 `model.to_onnx()` 的结果。
3. 查阅官方文档或示例代码以确认正确的使用方法。

相关问题

补全以下代码class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self):

class LeNet(paddle.nn.Layer):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
# 定义第一个卷积层，输入通道数为1，输出通道数为6，卷积核大小为5*5
self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5)
# 定义第二个卷积层，输入通道数为6，输出通道数为16，卷积核大小为5*5
self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5)
# 定义第三个全连接层，输入神经元个数为16*5*5，输出神经元个数为120
self.fc1 = paddle.nn.Linear(in_features=16*5*5, out_features=120)
# 定义第四个全连接层，输入神经元个数为120，输出神经元个数为84
self.fc2 = paddle.nn.Linear(in_features=120, out_features=84)
# 定义第五个全连接层，输入神经元个数为84，输出神经元个数为10
self.fc3 = paddle.nn.Linear(in_features=84, out_features=10)

def forward(self, x):
# 卷积层->激活函数->池化层
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2)
# 卷积层->激活函数->池化层
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2)
# 将tensor展开成一维的
x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1)
# 三个全连接层->激活函数
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x

补全以下LeNet网络模型代码class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self):

class LeNet(paddle.nn.Layer):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()

self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
self.pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1)
self.pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = paddle.nn.Linear(in_features=16*5*5, out_features=120)
self.fc2 = paddle.nn.Linear(in_features=120, out_features=84)
self.fc3 = paddle.nn.Linear(in_features=84, out_features=10)

def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = F.relu(x)
x = self.pool1(x)
x = self.conv2(x)
x = F.relu(x)
x = self.pool2(x)
x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1)
x = self.fc1(x)
x = F.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = F.relu(x)
x = self.fc3(x)
return x