人工智能技术是智能工业时代的核心技术之一。人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。这些技术的应用使得机器能够自主地学习、理解和判断，可以帮助工业企业实现自动化、智能化和高效化的生产和管理。
随着信息技术和通信技术的不断进步，我们已经步入了智能工业时代。在这个时代，各种智能技术的应用正在推动着工业的升级和转型，人工智能技术、5G技术和工业互联网技术等新一代信息技术正在不断推进着时代进步和发展
torch.onnx.export(
model,
args,
f,
export_params=True,
opset_version=10,
do_constant_folding=True,
input_names=['input'],
output_names=['output'],
dynamic_axes=None,
verbose=False,
example_outputs=None,
keep_initializers_as_inputs=None)model：需要导出的 PyTorch 模型
args：PyTorch模型输入数据的尺寸，指定通道数、长和宽。可以是单个 Tensor 或元组，也可以是元组列表。
f：导出的 ONNX 文件路径和名称，mymodel.onnx。
export_params：是否导出模型参数。如果设置为 False，则不导出模型参数。
opset_version：导出的 ONNX 版本。默认值为 10。
do_constant_folding：是否对模型进行常量折叠。如果设置为 True，不加载模型的权重。
input_names：模型输入数据的名称。默认为 'input'。
output_names：模型输出数据的名称。默认为 'output'。
dynamic_axes：动态轴的列表，允许在导出的 ONNX 模型中创建变化的维度。
verbose：是否输出详细的导出信息。
example_outputs：用于确定导出 ONNX 模型输出形状的样本输出。
keep_initializers_as_inputs：是否将模型的初始化器作为输入导出。如果设置为 True，则模型初始化器将被作为输入的一部分导出。
