任选一项或多项主流图像分类网络（MobileNet 系列、ResNet 系列、MobileOne 等），通过工具或内置函数进行模型转换，转换 后的目标格式可以为 ONNXRuntime、Caffe、NCNN、Tensorflow lite 等的任意一种

以ResNet为例，可以使用PyTorch框架进行模型转换，将其转换为ONNXRuntime、Caffe、NCNN、Tensorflow lite等格式。

首先需要安装PyTorch和ONNXRuntime工具：

pip install torch
pip install onnxruntime

然后，可以使用以下代码将PyTorch中的ResNet模型转换为ONNX格式：

import torch
import torchvision

# 加载ResNet模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# 创建一个示例输入
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 将PyTorch模型转换为ONNX格式
torch.onnx.export(model, x, "resnet18.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"], opset_version=11)

这段代码将ResNet-18模型转换为ONNX格式，并保存为“resnet18.onnx”文件。其中，输入的名称为“input”，输出的名称为“output”。

同样的，可以使用类似的方法将ResNet模型转换为其他格式，比如Caffe、NCNN、Tensorflow lite等。只需使用相应的工具或内置函数即可。