如何利用ONNXRuntime将TorchVision模型转换成ONNX格式，并通过C++SDK进行高效的推理预测？

在进行计算机视觉任务时，将TorchVision模型转换为ONNX格式，然后使用ONNXRuntime进行推理是一个高效的选择。这个过程涉及到模型转换和高性能部署两个关键步骤。首先，确保你已经安装了PyTorch和ONNXRuntime的Python接口。接下来，使用PyTorch导出模型为ONNX格式，这个格式可以被ONNXRuntime所使用。

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)

转换模型的第一步是定义一个模型类并初始化模型。例如，使用TorchVision中的预训练模型，可以使用如下代码：

    import torchvision.models as models
    model = models.resnet50(pretrained=True)

然后，你需要一个输入数据的例子来运行模型一次，这样模型就可以在内部记录其操作：

    import torch
    dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
    model.to('cpu')
    model.eval()
    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)