# 加载 一个 预先 的策略 policy.load_state_dict(torch.load(args.resume_path, map_location=args.device)) print("Loaded agent from: ", args.resume_path) import torchvision policy.eval() # 将模型转换成ONNX格式 input_shape = 24 input_names = ["input"] output_names = ["output"] dynamic_axes = {"input": {0: "batch"}, "output": {0: "batch"}} torch.onnx.export(policy, torch.randn(*input_shape), "policy.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes) 根据上述的的代码改进，这个训练模型的输入形状为24

根据代码，这个训练模型的输入形状为24。在将模型转换成ONNX格式时，使用了torch.randn(*input_shape)作为输入，其中*input_shape表示将input_shape这个元组拆分成单独的参数传递给函数。因此，输入张量的形状为(24,)，即一维张量，其中包含24个元素。在此基础上，将模型转换为ONNX格式，并输出到文件"policy.onnx"中。同时，使用dynamic_axes参数指定了动态维度，即将输入和输出的第0个维度标记为"batch"，以便在推理时可以接受变长的批次大小。