torch.onnx.export导出onnx,支持多个模型输入

是的，torch.onnx.export函数可以将PyTorch模型导出为ONNX格式的模型，支持多个模型输入。在导出时，可以通过传递一个元组作为输入参数来指定多个输入。例如：

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(128 * 8 * 8, 512)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = torch.nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = torch.nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = torch.nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 128 * 8 * 8)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()

# 保存模型为ONNX格式
dummy_input_1 = torch.randn(1, 3, 32, 32)
dummy_input_2 = torch.randn(1, 3, 32, 32)
output_file_path = "my_model.onnx"
torch.onnx.export(model, (dummy_input_1, dummy_input_2), output_file_path)

在这个例子中，我们定义了一个包含两个输入的简单的卷积神经网络，并将其导出为ONNX格式。我们使用`torch.randn`创建两个虚拟输入，并将它们作为元组传递给导出函数。在导出的ONNX文件中，我们将看到两个输入节点，一个名为`input.1`，另一个名为`input.2`。