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)

这段代码是使用PyTorch将模型导出为ONNX格式。其中，policy是要导出的模型，torch.randn(*input_shape)是用于生成随机输入数据的方法，"policy.onnx"是导出的ONNX文件名，verbose=True表示输出详细信息，input_names是输入节点的名称，output_names是输出节点的名称，dynamic_axes是指定动态维度的字典。

相关问题

# 将模型转换成ONNX格式 input_shape = np.array(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) 哪里错了

代码看起来没有问题，但是需要检查一下模型的输入和输出是否正确。torch.randn(*input_shape) 创建了一个形状为 (24,) 的张量作为输入，因此需要确保模型的输入是 (batch_size, 24) 的形状。

另外，如果模型中有使用到动态图，则需要将 dynamic_axes 参数设置为对应的轴。在你的代码中，你将 "input" 和 "output" 分别设置为了动态轴的第 0 个元素，但是如果模型中还有其他的动态轴，则需要将其也加入到 dynamic_axes 中。