如何在ONNXRuntime中将TorchVision模型转换为ONNX格式，并使用C++SDK进行推理预测？请提供详细的步骤和代码示例。

ONNXRuntime提供了强大的工具和接口，用以在不同的深度学习框架之间转换模型并实现高效的推理。为了更深入地理解ONNX格式以及如何在ONNXRuntime中使用C++SDK进行模型转换和推理，你可以参考《ONNXRuntime深度学习模型部署与加速实战教程》。

参考资源链接：[ONNXRuntime深度学习模型部署与加速实战教程](https://wenku.csdn.net/doc/35kp8em12s?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要将TorchVision模型转换为ONNX格式。这可以通过TorchVision库提供的API来实现。例如，如果你想转换一个预训练的图像分类模型，可以使用以下Python脚本代码：

import torch
import torchvision

# 加载预训练模型
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 创建一个示例输入张量
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出模型到ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, 

参考资源链接：[ONNXRuntime深度学习模型部署与加速实战教程](https://wenku.csdn.net/doc/35kp8em12s?spm=1055.2569.3001.10343)