troch export onnx

`torch.onnx.export` 是 PyTorch 中的一个函数，用于将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式。ONNX 是一种跨平台的深度学习模型表示格式，可以在不同的深度学习框架之间进行模型转换和共享。

使用 `torch.onnx.export` 函数需要传入以下参数：

- `model`: 要导出的 PyTorch 模型
- `args`: 模型输入的张量，可以是单个张量或者一个张量元组
- `f`: 导出的 ONNX 文件保存的路径
- `export_params`: 是否导出模型参数，默认为 True
- `opset_version`: 导出的 ONNX 版本，默认为 9
- `do_constant_folding`: 是否对模型进行常量折叠，默认为 False
- `input_names`: 输入张量的名称，可以是单个字符串或者一个字符串列表
- `output_names`: 输出张量的名称，可以是单个字符串或者一个字符串列表
- `dynamic_axes`: 动态轴的字典，用于指定哪些轴是动态的

下面是一个例子：

import torch
import torchvision

# 定义一个 PyTorch 模型
model = torchvision.models.resnet18()

# 定义一个输入张量
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出模型为 ONNX 格式
torch.onnx.export(model, input_tensor, "resnet18.onnx", opset_version=11)

运行上述代码后，将会生成一个名为 `resnet18.onnx` 的文件，表示已经成功将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式。