多个张量输入时torch.onnx.export中args输入

在`torch.onnx.export`中，你可以将多个张量作为输入，并将它们作为一个元组传递给`args`参数。以下是一个使用多个张量输入的示例：

import torch
import torch.onnx as onnx

# 定义一个简单的模型，接受两个张量作为输入
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(2, 4)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(4, 1)

    def forward(self, x1, x2):
        x = torch.cat([x1, x2], dim=1)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建一个实例
net = Net()

# 将模型转换为ONNX格式
input_names = ['x1', 'x2']
output_names = ['output']
dummy_input1 = torch.randn(1, 2)
dummy_input2 = torch.randn(1, 2)
onnx_path = 'model.onnx'
onnx.export(net, (dummy_input1, dummy_input2), onnx_path, input_names=input_names, output_names=output_names)

print('Model converted to ONNX format.')

在这个示例中，我们定义了一个简单的模型，它接受两个形状为`(batch_size, 2)`的张量作为输入，并将它们拼接成一个形状为`(batch_size, 4)`的张量。我们将这两个张量作为一个元组`(dummy_input1, dummy_input2)`传递给`torch.onnx.export`函数的`args`参数。在转换为ONNX格式时，我们将这两个张量的名称作为一个列表传递给`input_names`参数。