在pytorch中通过onnx runtime训练onnx模型

可以通过以下步骤来训练onnx模型：

1. 安装onnx和onnxruntime库

使用pip安装onnx和onnxruntime库：

pip install onnx onnxruntime

2. 编写pytorch代码并导出onnx模型

编写pytorch代码并使用torch.onnx.export函数将模型导出为onnx格式。示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.onnx

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

model = MyModel()

# 导出onnx模型
x = torch.randn(1, 10)
torch.onnx.export(model, x, "model.onnx", verbose=True)

3. 加载onnx模型并使用onnxruntime进行预测

使用onnxruntime库加载onnx模型，并使用前向传播函数进行预测。示例代码如下：

import onnxruntime

# 加载模型
sess = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")

# 预测
input_data = np.random.randn(1, 10).astype(np.float32)
output = sess.run(None, {"input": input_data})[0]

其中，输入数据的名称为"input"，可以通过打印模型信息获得。