onnx文件怎么生成

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放源码框架，用于表示机器学习模型，支持多种深度学习库之间的模型转换。要生成ONNX文件，你需要首先有一个训练好的模型，然后使用相应的工具或库将其导出到ONNX格式。

以下是一般的步骤：

1. **选择模型**: 确定你要使用的模型，这可能是PyTorch、TensorFlow、Keras或者其他支持ONNX的库的模型。

2. **安装必要的库**: 如果你的模型是在特定库中训练的，确保已经安装了该库及其onnx-saver扩展。例如，如果你使用的是PyTorch，安装`torch.onnx`模块。

   pip install torch torchvision onnx

3. **保存模型**: 使用模型的save或export_to_onnx方法导出模型为ONNX。这里是一个基本的例子，假设你有一个名为model的PyTorch模型：

   import torch.onnx

   # 假设你的数据集和模型准备好并处于推理模式
   input_data = ...  # 一组样本数据
   model.eval()

   # 将模型设置为静默模式，因为保存操作不会自动执行前向传播
   with torch.no_grad():
       traced_script_module = torch.jit.trace(model, input_data)
   
   # 导出模型为ONNX
   output_path = 'model.onnx'
   torch.onnx.export(traced_script_module,  # 输入的模型
                     input_data,          # 输入数据
                     output_path,         # 输出路径
                     opset_version=11,     # ONNX版本号
                     do_constant_folding=True, # 是否进行常量折叠优化
                     input_names=['input'], # 模型输入的名字
                     output_names=['output'], # 模型输出的名字
                     dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}) # 动态轴映射

4. **验证转换**: 为了确认转换是否成功，你可以用ONNX的工具如`onnx-checker`检查文件：

   onnx-checker model.onnx

5. **部署ONNX**: ONNX文件可以在没有原始模型代码的情况下被多个平台加载，比如Caffe2、TensorFlow Serving、ONNX Runtime等。