要将PyTorch模型转换为ONNX格式，可以使用torch.onnx.export()函数。以下是一个简单的示例：
import torch
import torchvision
# 加载预训练的ResNet模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
# 将模型转换为eval模式
model.eval()
# 创建一个虚拟输入张量作为示例
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 指定要保存的ONNX文件的路径
onnx_path = 'resnet18.onnx'
# 将PyTorch模型转换为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path)
在上面的示例中，我们加载了预训练的ResNet模型，并将其转换为eval模式。然后，我们创建了一个虚拟输入张量作为示例，并使用torch.onnx.export()函数将模型导出为ONNX格式，并将其保存到指定的文件路径中。
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