为什么我的onnx模型中中没有onnx::Sigmoid_333

`onnx::Sigmoid_333`并不是一个标准的ONNX操作符。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源框架，用于表示机器学习模型的标准格式。它包含了一系列预定义的操作符，如`Sigmoid`等基本激活函数。

`Sigmoid`通常表示的是sigmoid函数，其数学公式是f(x) = 1 / (1 + exp(-x))，这是一个非常常见的神经网络激活函数。如果你在检查模型时发现没有`onnx::Sigmoid`这个操作符，原因可能是：

1. 模型创建时使用的ONNX版本较旧，该版本可能还没有包含`Sigmoid`作为单独的操作符。在早期版本中，sigmoid通常是通过其他操作结合计算出来的。
2. 模型是从一些特定库或框架导出的，这个库可能自定义了激活函数的命名或实现方式。
3. 模型在转换过程中，某些工具可能会优化或合并运算，导致原本的`sigmoid`操作符被替换成了更底层的算子或者是内部优化后的形式。

如果需要找到sigmoid相关的操作，你应该查找`onnx:: sigmoid`或类似名称。如果你想确认模型是否包含了sigmoid功能，可以查看模型的IR（Intermediate Representation）结构，或者直接解析模型文件。

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.onnx模型示例代码

.onnx模型示例代码通常是用于将已经训练好的模型导出为ONNX格式的。这里以Python中的PyTorch为例：

首先，假设我们有一个已经在PyTorch中训练完成的简单模型（例如一个线性分类器或卷积神经网络）：

import torch
from torch import nn

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 5)  # 假设输入维度为10，输出维度为5

    def forward(self, x):
        return torch.sigmoid(self.fc(x))

# 加载预训练模型
model = SimpleModel()
model.load_state_dict(torch.load('pretrained_model.pth'))

# 获取模型的输入和输出形状
input_shape = (1, 10)  # 假设输入数据形状为(batch_size, input_dim)
output_shape = (1, 5)   # 假设模型输出shape为(batch_size, output_dim)

# 将模型转换为ONNX
torch.onnx.export(model,  # 模型实例
                  torch.randn(input_shape),  # 输入数据
                  'simple_model.onnx',  # 输出文件名
                  export_params=True,  # 导出模型参数
                  opset_version=11,  # ONNX版本
                  do_constant_folding=True,  # 是否折叠常量
                  input_names=['input'],  # 输入名字
                  output_names=['output'],  # 输出名字
                  dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}  # 动态轴定义
)

这段代码首先定义了一个简单的模型，然后加载预训练状态，并使用`torch.onnx.export()`函数将其转换为ONNX格式，保存到'simple_model.onnx'文件中。