把resnet50预训练模型resnet50-19c8e357转成onnx格式

将预训练模型ResNet50-19c8e357转换为ONNX格式的步骤如下：

1. 首先，确保你已经安装了ONNX的Python库。可以使用以下命令进行安装：

   pip install onnx

2. 导入所需的库：

   import torch
   import torchvision.models as models
   import onnx

3. 加载预训练的ResNet50模型：

   model = models.resnet50(pretrained=True)

4. 将模型设置为评估模式：

   model.eval()

5. 创建一个输入张量，用于模型的前向传播：

   dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 假设输入图像大小为224x224

6. 使用torch.onnx.export函数将模型转换为ONNX格式：

   onnx_path = "resnet50.onnx"  # 保存的ONNX文件路径
   torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path)

完成上述步骤后，你将得到一个名为"resnet50.onnx"的ONNX模型文件，该文件可以在其他平台上使用。