torch.onnx.export导出onnx模型的时候怎么支持网络多输入

在使用 `torch.onnx.export` 导出 ONNX 模型时，可以通过使用 `dynamic_axes` 参数来支持网络多输入。

`dynamic_axes` 是一个字典，其中键是输入张量的名称，值是一个元组，指定每个维度是否可以变化（True）或者是否是固定的（False）。

下面是一个例子：

import torch
import onnx

# 定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
    def forward(self, x, y):
        return x + y

model = MyModel()

# 导出模型
x = torch.randn(1, 3)
y = torch.randn(1, 3)

input_names = ['x', 'y']
output_names = ['output']
dynamic_axes = {'x': {0: 'batch_size'}, 'y': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
onnx_filename = 'mymodel.onnx'

torch.onnx.export(model, (x, y), onnx_filename, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes)

# 加载模型
onnx_model = onnx.load(onnx_filename)
onnx.checker.check_model(onnx_model)

# 获取模型输入和输出信息
input_infos = onnx_model.graph.input
output_infos = onnx_model.graph.output

print("Input Info:")
for input_info in input_infos:
    print(input_info)

print("Output Info:")
for output_info in output_infos:
    print(output_info)

在上面的例子中，我们使用了 `dynamic_axes` 参数来指定输入张量 x 和 y 的第一个维度是可以变化的。这意味着我们可以在运行模型时，使用不同的 batch size 来进行预测。

在导出模型后，我们可以通过加载模型以及获取模型的输入和输出信息来验证模型是否正确导出。