要将一个深度学习模型转换为ONNX格式，可以按照以下步骤进行操作：
使用支持ONNX格式的深度学习框架训练和构建模型，例如PyTorch、TensorFlow、MXNet等。
安装ONNX工具包，可以通过pip安装：
pip install onnx
import torch
import torchvision
# 加载PyTorch模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# 转换为ONNX格式并保存
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)
import tensorflow as tf
# 加载TensorFlow模型
model = tf.keras.applications.MobileNetV2()
# 将模型保存为HDF5格式
model.save('mobilenet.h5')
# 转换为ONNX格式
!python -m tf2onnx.convert --saved-model mobilenet.h5 --output mobilenet.onnx
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