paddle的UNIMO模型 转成onnx，请给出示例代码

当然可以！下面是一个将PaddlePaddle的UNIMO模型转换为ONNX格式的示例代码：

import paddle
from paddle.static import InputSpec
import paddlehub as hub
import paddle.fluid as fluid

# 加载UNIMO模型
module = hub.Module(name="unimo")
inputs, outputs, program = module.context(trainable=False)

# 定义模型输入
input_spec = [InputSpec(shape=[-1, 128], dtype='int64', name='input_ids'),
              InputSpec(shape=[-1, 128], dtype='int64', name='segment_ids'),
              InputSpec(shape=[-1, 128], dtype='int64', name='position_ids'),
              InputSpec(shape=[-1, 1], dtype='int64', name='input_mask')]

# 转换模型为静态图模式
paddle.enable_static()
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())

# 导出模型参数
fluid.io.save_inference_model(dirname='./unimo_model',
                              feeded_var_names=[x.name for x in inputs],
                              target_vars=outputs,
                              executor=exe,
                              main_program=program)

# 将模型参数转换为ONNX格式
paddle.onnx.export(model=program,
                   save_file='./unimo.onnx',
                   input_spec=input_spec,
                   opset_version=11)

以上代码首先加载了PaddlePaddle的UNIMO模型，然后定义了模型的输入，接着将模型转换为静态图模式，并导出模型参数。最后，使用PaddlePaddle的onnx.export函数将模型参数转换为ONNX格式，并保存为unimo.onnx文件。

请注意，此示例代码假设你已经安装了PaddlePaddle、PaddleHub和ONNX。你可以根据自己的需求修改输入的shape和模型的路径，以及导出的ONNX文件的路径。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。