在保存onnx时指定版本，仅使用onnx

在保存ONNX（Open Neural Network Exchange）模型时，可以指定想要保存的ONNX版本。这可以通过设置`save`函数中的`opset_version`参数来实现。这样做可以确保模型能够在未来版本的ONNX环境中保持兼容性，或者确保它只能在特定版本的ONNX兼容系统中运行。以下是一个使用Python的`onnx`库保存模型时指定版本的示例：

import onnx
from onnx import helper

# 创建模型信息
model = onnx.ModelProto()
model.ir_version = 7 # 指定IR版本
model.producer_name = "my_model"
model.producer_version = "1.0"
model.domain = "ai.onnx"

# 创建图（Graph）
graph = helper.make_graph(
    nodes=[...], # 模型的节点
    name="example_graph",
    inputs=[...], # 输入张量
    outputs=[...], # 输出张量
)

model.graph.CopyFrom(graph)

# 保存模型为指定ONNX版本
onnx.save(model, "model.onnx", save_as_external_data=False, opset_version=12)

在这个例子中，`opset_version=12`指定了保存的ONNX模型使用的算子集（Operator Set）版本。这样做有助于确保模型的算子在不同版本的ONNX执行环境中具有一致的行为。