利用onnx.save_model()函数将Python模型保存为ONNX格式的方法

使用onnx.save_model()函数可以将训练好的Python模型保存为ONNX格式。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的深度学习模型交换格式，它可以使得不同的深度学习框架之间能够交换和使用彼此的模型。

下面是使用onnx.save_model()函数将Python模型保存为ONNX格式的方法，并提供一个简单的使用例子。

首先，需要安装onnx库：

pip install onnx

然后，导入相关的库和模型：

import onnx
import torch
import torchvision.models as models

接下来，加载一个预训练模型：

model = models.resnet18(pretrained=True)

将模型转换为ONNX格式：

dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 创建一个虚拟输入
onnx_model = onnx.utils.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx")

在这个例子中，我们使用ResNet-18模型作为例子，创建了一个虚拟输入，并将模型和输入都传递给了onnx.utils.export()函数。最后，将导出的ONNX模型保存到了指定的文件名（"resnet18.onnx"）中。

可以通过下面的代码加载和验证保存的ONNX模型：

onnx_model = onnx.load("resnet18.onnx")
onnx.checker.check_model(onnx_model)

使用onnx.load()函数加载了保存的ONNX模型，并使用onnx.checker.check_model()函数对模型的结构和内容进行验证。如果没有问题，将不会输出任何信息。

这样，您就可以将Python模型保存为ONNX格式了。保存为ONNX格式的模型可以被不同的深度学习框架加载使用，提高模型在不同框架之间的可移植性和交互性。