利用onnx.helper库将PyTorch模型转换为ONNX模型

在将PyTorch模型转换为ONNX模型之前，需要确保已安装PyTorch和ONNX库。可以使用以下命令安装所需的库：

pip install torch
pip install onnx
pip install onnxruntime

下面是一个示例场景，展示如何使用onnx.helper库将PyTorch模型转换为ONNX模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.onnx
import onnx
import onnx.helper

# 创建一个简单的PyTorch模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)
    
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

model = SimpleModel()

# 创建一个示例输入
input = torch.randn(1, 10)

# 将PyTorch模型转换为ONNX模型
onnx_model = torch.onnx.export(model, input, "simple_model.onnx", verbose=True)

# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load("simple_model.onnx")

# 可以通过以下方法查看ONNX模型的信息
print(onnx_model)

# 创建一个ONNX模型的辅助函数
def create_onnx_model():
    # 创建GraphProto对象
    graph = onnx.helper.make_graph(nodes, 'SimpleModel', [input], [output])
  
    # 创建ModelProto对象
    model = onnx.helper.make_model(graph, producer_name='PyTorch to ONNX example')
  
    return model

# 将PyTorch模型转换为ONNX模型的另一种方法
onnx_model = create_onnx_model()

# 保存ONNX模型
onnx.save(onnx_model, 'simple_model.onnx')

# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load('simple_model.onnx')

# 可以通过以下方法查看ONNX模型的信息
print(onnx_model)

上述代码示例了如何使用onnx.helper库来将PyTorch模型转换为ONNX模型。首先，创建一个简单的PyTorch模型和一个示例输入。然后，使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型导出为ONNX模型。您还可以使用onnx.helper.make_graph和onnx.helper.make_model函数手动创建ONNX模型。最后，使用onnx.save函数保存ONNX模型，并使用onnx.load函数加载ONNX模型。

希望这个例子能帮助您理解如何使用onnx.helper库将PyTorch模型转换为ONNX模型。