如何使用cpu将TRTModule模型转换为onnx模型

A：您可以使用TensorRT Python API中的`trt.ONNXExporter`类将`TRTModule`模型转换为ONNX模型。以下是使用CPU执行此操作的步骤：

1. 导入必要的模块和类：

   import tensorrt as trt
   import onnx
   from onnxsim import simplify
   from trt_inference import TRTModule

2. 加载需要转换的`TRTModule`模型：

   trt_model = TRTModule()
   trt_model.load_from_engine_file('path/to/trt/engine/file')

3. 创建`ONNXExporter`对象并设置`input_shapes`，`outputs`和`outputs`属性：

   exporter = trt.ONNXExporter()
   exporter.input_shapes = [(batch_size, *input_shape)]
   exporter.outputs = [output_name]
   exporter opset_version = 9 # 设置onnx operatoon set version

4. 调用`export()`函数将`TRTModule`模型转换为ONNX模型：

   onnx_model = exporter.export(trt_model)  

5. 可以将生成的ONNX模型简化，以减少其大小：

   onnx_model_simple, changed = simplify(onnx_model)

6. 最后，您可以将ONNX模型保存到磁盘上：

   onnx.save(onnx_model_simple, 'path/to/onnx/model')

注意事项：

- `input_shape`应该是`(batch_size, *input_shape)`形式的元组。
- `outputs`应该是字典类型，其中键是输出节点名称，值是输出形状的元组。
- 转换完成后，您可以使用ONNX Runtime加载和运行ONNX模型。