export_onnx

`export_onnx`通常指的是将模型转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的过程。ONNX是一种开源的神经网络模型格式，它使得不同深度学习框架之间的模型交换和部署变得更加容易。在深度学习库或训练框架中，`export_onnx`是一个常见函数，用于将经过训练的模型导出为ONNX文件，以便其他支持ONNX的工具或服务可以使用。

当你调用`export_onnx`时，你需要提供一些参数，如训练好的模型、模型结构信息（可能包括层类型和权重）、输入形状等。具体操作步骤可能会因不同的库有所不同，比如在PyTorch中是`torch.onnx.export()`，而在TensorFlow则是`tf.saved_model.save()`配合`tf.function`。

相关问题

qonnx_cleanup(export_onnx_path, out_file=export_onnx_path)

qonnx_cleanup是一个函数，用于清理导出的ONNX模型文件。它的参数export_onnx_path表示导出的ONNX模型文件的路径，out_file表示输出文件的路径，默认为导出的ONNX模型文件的路径。该函数会对导出的ONNX模型文件进行一些清理操作，如去除不必要的信息和节点等，以便更好地使用该模型文件进行推理。

示例代码：

from qd.qd_common import qonnx_cleanup

export_onnx_path = "model.onnx"
out_file = "clean_model.onnx"
qonnx_cleanup(export_onnx_path, out_file=out_file)

我需要使用tools/export_onnx.py.，该怎么启动

要启动tools/export_onnx.py，你需要在命令行中运行以下命令：

python tools/export_onnx.py --model_path /path/to/your/model --output_path /path/to/save/onnx

请将“/path/to/your/model”替换为你的模型路径，将“/path/to/save/onnx”替换为你想要保存ONNX文件的路径。然后按Enter键运行命令即可。