使用Python中的onnx.save()函数将模型另存为ONNX文件的实现方法

使用Python中的onnx.save()函数可以将模型保存为ONNX文件。ONNX是一种开放的模型格式，可以在不同的机器学习框架之间进行模型的转换和共享。

下面是使用Python中的onnx.save()函数将模型保存为ONNX文件的实现方法：

1. 导入所需要的库：

import onnx

2. 创建一个ONNX模型：

# 创建一个ONNX模型，并设置模型的名称和版本号
model = onnx.ModelProto()
model.graph.name = "example_model"
model.opset_import[0].version = 12  # 设置ONNX运行时版本号

3. 添加模型的输入和输出：

# 添加模型的输入
input_tensor = model.graph.add()
input_tensor.name = "input"
input_tensor.type.tensor_type.elem_type = onnx.TensorProto.FLOAT
input_tensor.type.tensor_type.shape.dim.add().dim_value = 1
input_tensor.type.tensor_type.shape.dim.add().dim_value = 3

# 添加模型的输出
output_tensor = model.graph.add()
output_tensor.name = "output"
output_tensor.type.tensor_type.elem_type = onnx.TensorProto.FLOAT
output_tensor.type.tensor_type.shape.dim.add().dim_value = 1

4. 添加模型的运算节点：

# 添加一个节点
node = model.graph.node.add()
node.name = "add"
node.op_type = "Add"
node.input.extend(["input", "input"])  # 输入节点名称
node.output.extend(["output"])  # 输出节点名称

5. 保存模型为ONNX文件：

# 将模型保存为ONNX文件
onnx.save(model, "example_model.onnx")

使用以上步骤，我们可以将模型保存为ONNX文件。

下面是一个完整的使用例子：

import onnx

# 创建一个ONNX模型，并设置模型的名称和版本号
model = onnx.ModelProto()
model.graph.name = "example_model"
model.opset_import[0].version = 12  # 设置ONNX运行时版本号

# 添加模型的输入
input_tensor = model.graph.add()
input_tensor.name = "input"
input_tensor.type.tensor_type.elem_type = onnx.TensorProto.FLOAT
input_tensor.type.tensor_type.shape.dim.add().dim_value = 1
input_tensor.type.tensor_type.shape.dim.add().dim_value = 3

# 添加模型的输出
output_tensor = model.graph.add()
output_tensor.name = "output"
output_tensor.type.tensor_type.elem_type = onnx.TensorProto.FLOAT
output_tensor.type.tensor_type.shape.dim.add().dim_value = 1

# 添加一个节点
node = model.graph.node.add()
node.name = "add"
node.op_type = "Add"
node.input.extend(["input", "input"])  # 输入节点名称
node.output.extend(["output"])  # 输出节点名称

# 将模型保存为ONNX文件
onnx.save(model, "example_model.onnx")

以上例子创建一个简单的ONNX模型，包含一个输入节点和一个加法操作的节点，然后将模型保存为ONNX文件"example_model.onnx"。

注意：在运行以上代码之前，需要安装onnx库，可以使用以下命令进行安装：

pip install onnx

希望能帮助到您！