nodes_to_keep = [transpose_257] + list(transpose_257.next_nodes()) AttributeError: next_nodes

出现 `AttributeError: 'NodeProto' object has no attribute 'next_nodes'` 这个错误是因为`NodeProto` 类型的实例（在这个例子中是`transpose_257`）并没有`next_nodes` 属性。在ONNX中，节点之间的连接通常是通过边（EdgeProto）来表示的，而不是直接关联到每个节点。

为了获取节点之间的依赖关系，你需要遍历整个图，找到`Transpose_257` 的输入端口（InputPort），然后找出指向这些输入端口的输出端口（OutputPort）所对应的节点。这里是一个修改过的版本，以便正确地提取节点链：

from onnx import GraphProto, NodeProto, ValueInfoProto

def get_nodes_after(node, graph):
    visited = set()  # 用来存储已经访问过的节点
    stack = [(node, [])]  # 初始化栈，第一个元素是节点和空列表
    while stack:
        current_node, path = stack.pop()
        if current_node in visited:
            continue
        visited.add(current_node)
        path.append(current_node)  # 添加当前节点到路径
        if isinstance(current_node, NodeProto):  # 当前节点是运算符节点
            # 查找该节点的输入并添加其对应的目标节点
            for input_idx in range(len(current_node.input)):
                target_node = graph.get_node_by_output_name(current_node.input[input_idx])
                if target_node is not None:
                    stack.append((target_node, path))
        elif isinstance(current_node, ValueInfoProto):  # 当前节点是值信息，可能是前一个节点的输出
            # 检查前一个节点是否为运算符节点，如果是，则追加其输出
            last_operator = path[-1]
            if isinstance(last_operator, NodeProto):
                for output_port in last_operator.output:
                    target_node = graph.get_node_by_output_name(output_port)
                    if target_node is not None:
                        stack.append((target_node, path))

    return path

nodes_to_keep = get_nodes_after(transpose_257, original_model.graph)

这个修改后的代码会返回从`Transpose_257` 开始的一系列节点。然后你可以按需选择哪些节点加入到`nodes_to_keep` 中。