如何使用onnx.save_model()函数在Python中保存模型

使用 onnx.save_model() 函数可以将模型保存为 ONNX 格式的文件，以便在其他框架中使用或进行模型部署。

下面是一个在 Python 中使用 onnx.save_model() 函数保存模型的例子：

import onnx
from onnx import helper
from onnx import TensorProto

# 创建一个简单的 ONNX 模型
def create_model():
    # 创建输入 tensor
    input_tensor = helper.make_tensor_value_info('input', TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224])

    # 创建输出 tensor
    output_tensor = helper.make_tensor_value_info('output', TensorProto.FLOAT, [1, 1000])

    # 创建节点
    nodes = [
        helper.make_node("Conv", ["input", "weights"], ["conv_output"]),
        helper.make_node("Relu", ["conv_output"], ["relu_output"]),
        helper.make_node("GlobalAveragePool", ["relu_output"], ["pool_output"]),
        helper.make_node("Flatten", ["pool_output"], ["flatten_output"]),
        helper.make_node("Gemm", ["flatten_output", "weights", "bias"], ["output"]),
    ]

    # 创建图
    graph_def = helper.make_graph(
        nodes=nodes,
        name="SimpleONNXModel",
        inputs=[input_tensor],
        outputs=[output_tensor],
    )

    # 创建模型
    model_def = helper.make_model(graph_def, producer_name="ONNX Example")

    return model_def

# 保存模型
def save_model(model, filename):
    onnx.save_model(model, filename)
    print(f"Model saved as {filename}")

# 创建模型
model = create_model()

# 保存模型
save_model(model, "simple_model.onnx")

上述代码中，我们通过创建模型的各种组件，包括输入和输出 tensor、节点和图。然后使用 onnx.save_model() 函数将模型保存为一个 ONNX 文件。在这个示例中，我们创建了一个简单的模型，包括 Conv、Relu、GlobalAveragePool、Flatten 和 Gemm 运算，用于将输入 tensor 转换为输出 tensor。

要运行这个示例，你需要先安装 ONNX 包：

pip install onnx

运行代码后，模型将保存在名为 simple_model.onnx 的文件中。

这是一个简单的示例，说明了如何使用 onnx.save_model() 函数在 Python 中保存模型。根据具体的模型结构和需要保存的组件，你可能需要对代码进行一些修改。但是基本的使用方法和步骤是相似的。