您可以按照以下步骤将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式：

1. 首先，您需要安装 onnx 和 torch 库。可以使用以下命令进行安装：

!pip install onnx torch

1. 然后，您需要下载 Space-T-CN 的预训练模型。可以从阿里云自然语言处理官网上下载。

2. 接下来，您需要使用 torch.onnx.export() 函数将模型导出为 ONNX 格式。以下是一个示例代码：

import torch
import torchvision.models as models
import onnx
from onnx import helper, TensorProto

# 加载预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

# 定义输入张量的大小和类型
x = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 假设输入张量的形状为 (batch_size, channels, height, width)
x = x.to('cuda') # 将输入张量移动到 GPU 上
x = x.detach().cpu() # 将输入张量从 GPU 上移除并转换为 CPU 张量

# 导出模型为 ONNX 格式
onnx_filename = "space_t_cn.onnx" # 定义输出文件名
input_name = "input" # 定义输入节点名称
output_name = "output" # 定义输出节点名称
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}} # 定义输入和输出张量的维度信息
torch.onnx.export(model, x, onnx_filename, input_names=[input_name], output_names=[output_name], dynamic_axes=dynamic_axes)
print("Model exported to", onnx_filename) # 打印导出结果

在上述代码中，我们首先加载了预训练的 ResNet-50 模型，并将其设置为评估模式。然后，我们定义了一个随机生成的输入张量 x,并将其移动到 GPU 上。最后，我们使用 torch.onnx.export() 函数将模型导出为 ONNX 格式，并指定了输出文件名、输入节点名称、输出节点名称以及输入和输出张量的维度信息。

您好，如果在生产环境使用ONNX，或需要ONNX格式进行后续优化，您可以使用ModelScope提供的ONNX转换工具进行模型导出。导出方法

from modelscope.models import Model
from modelscope.exporters import Exporter
model_id = 'damo/nlp_structbert_sentence-similarity_chinese-base'
model = Model.from_pretrained(model_id)
output_files = Exporter.from_model(model).export_onnx(opset=13, output_dir='/tmp', ...)
print(output_files)

在导出完成后，ModelScope会使用dummy_inputs验证onnx文件的正确性，因此如果导出过程不报错就证明导出过程已经成功了。如果出现错误信息提示

modelscope - WARNING - Cannot validate the exported onnx file, because the installation of onnx or onnxruntime cannot be found

则需要安装onnx包和onnxruntime包

要将Space-T-CN模型导出为ONNX格式，可以按照以下步骤进行操作：

在ModelScope中，将模型设置为评估模式（eval mode），以便正确导出ONNX模型。您可以通过以下代码将模型设置为评估模式：

ms = modelscope.ModelScope()  
ms.connect(model, "space_t_cn", "serving_default")  
ms.eval("space_t_cn")

运行以下代码将模型导出为ONNX格式：

import onnx  
from onnx_model import OnnxModel  
  
# 将模型转换为OnnxModel对象  
onnx_model = OnnxModel(model)  
  
# 将模型导出为ONNX文件  
onnx_model.export("space_t_cn.onnx")

如果遇到"table_question_answering"没有"eval()"的错误，可能是因为您在导出ONNX模型之前没有将模型设置为评估模式。请确保按照上述步骤正确设置评估模式，然后再尝试导出ONNX模型。

将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式的步骤如下：

1. 加载 Space-T-CN 模型。您可以使用 PaddlePaddle 提供的 API 加载模型，例如：

import paddle
from paddlenlp.transformers import SkepForSequenceClassification

model = SkepForSequenceClassification.from_pretrained('skep_ernie_1.0_large_ch', num_classes=2)
model.set_state_dict(paddle.load('path/to/model'))
model.eval()

1. 将 PaddlePaddle 模型转换为 ONNX 模型。您可以使用 PaddlePaddle 提供的 paddle.static.to_onnx 函数将 PaddlePaddle 模型导出为 ONNX 模型。具体来说，您需要指定输入张量、输出张量、导出文件路径等参数。以下是一个示例代码：

import paddle.static as static

# 定义输入张量和输出张量
input_names = ['input_ids', 'segment_ids', 'position_ids', 'input_mask']
output_names = ['logits']

# 导出 ONNX 模型
with static.program_guard(static.Program()):
    input_vars = [static.InputSpec(shape=[None, None], dtype='int64', name=name) for name in input_names]
    paddle_model = model(*input_vars)
    onnx_model = static.to_onnx(paddle_model, input_vars, output_names=output_names)

# 保存 ONNX 模型
with open('path/to/model.onnx', 'wb') as f:
    f.write(onnx_model.SerializeToString())

SkepForSequenceClassification 模型的输出是一个字典，其中包含了多个输出，而 to_onnx 函数只支持单一输出。因此，需要通过指定 output_names 参数来明确指定输出名称。在上面的示例代码中，我们将输出名称设置为 logits，这是 Space-T-CN 模型的分类输出。

另外，您提到了 table_question_answering 模型没有 eval() 方法的问题，这个问题可能是由于您使用了不同的模型或模型版本。请确认您使用的是正确的模型，并参考相应的文档进行操作。

要将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式，您可以按照以下步骤进行操作:

使用 Space-T-CN 训练模型。

导出 ONNX 模型:

onnxrt --input <input_file> --output <output_file> --type onnxrt
其中，<input_file> 是待训练模型的文件名，<output_file> 是导出的 ONNX 模型文件名，--input 选项用于指定导出的 ONNX 模型文件，--output 选项用于指定导出的 ONNX 模型文件的目录，--type 选项用于指定导出的模型类型，默认为 ONNXRuntime。

编译 ONNX 模型:

onnxruntime --input <output_file> --type onnxruntime --name <model_name>
其中，<output_file> 是导出的 ONNX 模型文件名，--input 选项用于指定编译的 ONNX 模型文件，--type 选项用于指定编译的类型，默认为 ONNXRuntime,--name 选项用于指定编译的模型的名称。

使用 ONNX 运行时加载模型:

onnxruntime --input <output_dir> --type onnxruntime --name <model_name>
其中，<output_dir> 是用于保存编译后的 ONNX 模型文件的目录，--input 选项用于指定加载的 ONNX 模型文件的目录，--type 选项用于指定加载的模型类型，默认为 ONNXRuntime,--name 选项用于指定加载的模型的名称。

在操作过程中，如果您遇到任何问题，可以尝试调整选项和参数，以解决错误。

请注意，在将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式时，可能会出现以下错误:

table_question_answering.py:67: FutureWarning: table_question_answering.eval() is not yet implemented and will be implemented in a future release. Use table_question_answering.predict() instead.
raise FutureWarning(s)
这是一个未来的警告，表示 table_question_answering.eval() 方法尚未被实现，因此需要使用 table_question_answering.predict() 方法来代替。您可以忽略此警告，并将其编译为 ONNX 格式。

要将SpaceT-CN模型导出为ONNX格式，您可以使用以下步骤：

1. 安装ONNX：首先，您需要安装ONNX。可以使用以下命令在终端中安装ONNX：

   pip install onnx
   

2. 加载Pyorch模型：使用PyTorch加载SpaceT-CN模型。例如：

   import torch
   from spacecutter.models import TableQuestionAnswering
   
   # 加载SpaceT-CN模型
   model = TableQuestionAnswering.from_pretrained('space-t-cn')
   model.eval()
   

   在这个例子中，我们使用了spacecutter库中的TableQuestionAnswering模型，并加载了预训练的权重。

3. 创建示例输入：创建一个示例输入张量，以在导出模型时使用。例如：

   input_shape = (1, 3, 224, 224)
   input_data = torch.randn(input_shape)
   

   在这个例子中，我们创建了一个形状为(1, 3, 224, 224)的示例输入张量。

4. 导出模型：ONNX的export函数将模型导出为ONNX格式。例如：

   import onnx
   
   # 导出模型为ONNX格式
   onnx_model = onnx.export(model, input_data, 'spacet-cn.onnx', verbose=True)
   

   在这个例子中，我们使用了ONNX的export函数将模型导出为ONNX格式，并将其保存到名为"spacet-cn.onnx"的文件中。我们还指定了verbose=True，以便在导出模型时输出详细信息。

如果您在导出模时遇到了“table_question_answering没有eval()”的错误，可能是因为TableQuestionAnswering模型没有实现eval()方法。在这种情况下，您可以尝试将模型切换到评估模式，例如：

model.eval()

这将确保模型在导出时处于评估模式，从而避免出现错误。

希望这帮助您将SpaceT-CN模型转换为ONNX格式。

要将Space-T-CN的模型导出为ONNX格式，可以按照以下步骤操作：

安装ONNX转换器：首先，您需要安装ONNX转换器。您可以访问ONNX官网https://onnx.ai/，从GitHub上下载ONNX的Python包，然后通过pip命令在终端中安装。

加载Space-T-CN模型：使用TensorFlow或其他深度学习框架，加载Space-T-CN模型并导出为TensorFlow模型。

转换为ONNX格式：利用ONNX转换器将TensorFlow模型转换为ONNX格式。

在将Space-T-CN模型导出为ONNX格式时，您需要确保模型中所有的PyTorch操作都支持ONNX导出。如果您在导出模型时遇到错误，可能是因为模型中使用了ONNX不支持的操作。在这种情况下，您需要修改模型代码以使用ONNX支持的操作。以下是一些可能有用的步骤： 1. 检查模型代码并确保所有操作都支持ONNX导出。您可以使用以下代码检查每个操作是否支持导出：

import torch
import onnx
import onnxruntime as ort
model = torch.load('path/to/your/model.pth')
model.eval()
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, example_input, 'path/to/your/onnx/model.onnx', opset_version=11, verbose=True)

如果您在导出模型时遇到错误，可以使用verbose=True参数来获取有关错误的更多信息。 2. 如果模型中使用的操作不支持ONNX导出，则需要手动将其转换为ONNX支持的操作。您可以使用ONNX运算符替换PyTorch运算符，或者使用ONNX扩展来实现自定义运算符。 3. 检查是否在导出模型之前对模型进行了评估。在使用torch.save保存模型之前，您需要确保对模型进行了评估，并且所有需要的参数都被加载。 4. 如果您在导出模型时仍然遇到错误，请检查您的代码是否正确导入了所有依赖项。在这种情况下，您需要确保您的代码中导入了所有需要的模块和库。您可以使用以下代码检查导入的依赖项是否正确：

import torch
import onnx
import onnxruntime as ort
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('space-t-cn')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('space-t-cn')
example_input = tokenizer.encode_plus('这是一个示例问题', '这是一个示例答案', return_tensors='pt')
inputs = {
    'input_ids': example_input['input_ids'],
    'attention_mask': example_input['attention_mask']
}
outputs = model(**inputs)
print(outputs)

最后，关于“table_question_answering没有eval()”错误，请确保您的代码导入了正确的模块并且正确实例化了模型。如果您不需要使用该模块，则可以在导出模型之前从代码中删除它。

使用Space-T-CN训练模型。 在Space-T-CN中，使用“export”菜单项将模型保存为ONNX格式。您可以在“File”菜单中找到该选项。 在ONNX格式中，您可以包括模型的权重和偏置。您可以使用“Weights”和“Biases”选项添加这些项。 确保您选择了正确的输入和输出格式。输入和输出格式应该与您在训练模型时使用的格式相同。 导出模型后，您可以在任何支持ONNX的软件中使用它，例如TensorFlow、PyTorch和Caffe2。 如果您遇到报错“table_question_answering没有eval()”，这可能是因为您正在使用的Space-T-CN模型中的某些代码缺少eval()函数。在这种情况下，您可以手动添加eval()函数以解决此问题。例如，在模型定义的地方添加eval()函数：

def model(question, answer_tokens, reuse=False): # your model code here # ... return result

model.eval()

导出模型时报错 "table_question_answering" 没有 eval() 方法，很可能是因为您的模型类没有实现评估 "eval()" 方法。对于 Space-T-CN 的模型，在导出 ONNX 格式之前，您需要自己实现一个 "eval()" 方法。

下面是一个例子，以 table_question_answering 模型为例：

import torch
import onnxruntime

class TableQuestionAnswering(torch.nn.Module):
    # 此处编写您的模型定义代码
    
    def eval(self):
        # 实现评估方法
        self.eval_mode = True

在上述代码中，我们声明了一个新的 "TableQuestionAnswering" 类，其中包含自定义的评估 "eval()" 方法。在该方法中，我们可以将模型设置为评估模式。

然后，您可以像下面这样导出 ONNX 格式的模型：

import torch
import onnx

# 定义空变量用于存储模型参数
model_state = None 

# 读取模型的权重
with open('Space-T-CN.pth', 'rb') as f:
    model_state = torch.load(f, map_location=torch.device('cpu'))

# 加载模型
model = TableQuestionAnswering()
model.load_state_dict(model_state)

# 创建一个 PyTorch 张量以模拟输入数据
input_shape = (1, 3, 224, 224)
example_input = torch.randn(input_shape)

# 导出 ONNX 模型
torch.onnx.export(model, example_input, "table_question_answering.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"], opset_version=12)

# 使用 ONNX 接口验证导出的 ONNX 模型
sess = onnxruntime.InferenceSession("table_question_answering.onnx")
input_values = example_input.numpy()
output = sess.run(None, {"input": input_values})[0]
print(output)

通过这种方法，您可以将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式，并且可以进行后续的模型部署和推理。

楼主你好，导出 ModelScope 中的 space-t-cn 模型为 ONNX 格式，可以参考以下步骤：

下载模型：在 ModelScope 空间中找到需要导出的 space-t-cn 模型，点击模型名称进入模型详情页面。在模型详情页面中，点击“下载”按钮下载模型的代码和权重文件。

导出模型：在本地环境中，使用 PyTorch 和 ONNX 工具链将模型导出为 ONNX 格式。具体导出方法如下：

python

import torch import onnx

加载 PyTorch 模型

model = torch.load("path/to/model.pth")

将 PyTorch 模型转换为 ONNX 模型

input_shape = (1, 512, 512) # 指定输入数据的形状 x = torch.randn(input_shape) torch.onnx.export(model, x, "path/to/model.onnx", verbose=False)

验证 ONNX 模型

onnx_model = onnx.load("path/to/model.onnx") onnx.checker.check_model(onnx_model) 需要注意的是，导出模型时需要根据模型的具体结构和输入输出形状进行设置，确保导出的模型能够正确运行。同时，如果模型中使用了特定的函数或方法，如 eval()，需要根据具体情况进行调整或替换。

要将SPACE-T模型导出为ONNX格式，您可以使用以下步骤：

1.安装ModelScope

pip install modelscope 2.下载模型并解压缩

您可以从官方GitHub存储库中下载SPACE-T模型：https://github.com/airenas/space-t-cn

$ wget https://github.com/airenas/space-t-cn/releases/download/v0.1-alpha/space-t-qa-0.1-alpha.tar.gz $ tar -zxvf space-t-qa-0.1-alpha.tar.gz $ cd space-t-qa-0.1-alpha 3.使用ModelScope来导出ONNX

现在，您可以使用ModelScope将SPACE-T模型导出为ONNX格式。在线文档的示例使用了“table_question_answering”任务，但是在您的情况下，可能没有此任务。要找出模型支持的任务，请检查model.yml配置文件。

$ modelscope export onnx --task table_question_answering --checkpoint ./checkpoints/epoch=39.ckpt 如果MODELSCOPE报告找不到任务“table_question_answering”或给出类似“Attribute Error：' NoneType' object has no attribute 'eval'”的错误，请尝试使用该模型支持的任务，更改export onnx命令中的任务名称。 例如：-task mask_language_modeling

$ modelscope export onnx --task mask_language_modeling --checkpoint ./checkpoints/epoch=39.ckpt 此命令将导出ONNX文件并将其保存在名为“model.onnx”的文件中。

4.验证输出的ONNX文件

您还可以使用ONNX官方库中的onnx-check工具来验证导出的ONNX文件。

$ python -m onnx.tools.check-model model.onnx 如果输出中没有错误，则表示已成功导出ONNX文件，您可以将其用于推理服务。

要将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式，你需要遵循以下步骤：

1. 安装所需的库和工具：确保你已经安装了 Space-T-CN 模型库以及 ONNX 运行时和相关的 Python 库。可以使用以下命令来安装 ONNX 库：

import onnx

1. 加载和训练模型：使用 Space-T-CN 模型库加载和训练你的模型。根据你的具体模型和数据，可能需要编写一些代码来加载和训练模型。

2. 转换为 ONNX 格式：一旦你的模型已经加载和训练完成，你可以使用 Space-T-CN 模型库的导出函数将其转换为 ONNX 格式。通常，这个函数的名称类似于 export_onnx 或 export_to_onnx。根据你的具体库版本和函数命名，可以在 Space-T-CN 的文档或示例中找到相应的函数。

请注意，在导出模型之前，你可能需要设置输入和输出的形状、数据类型等参数。确保按照 Space-T-CN 模型库的文档提供的指导来设置这些参数。

1. 保存 ONNX 模型：一旦你已经将模型转换为 ONNX 格式，你可以使用 ONNX 库提供的函数将其保存到磁盘上的文件中。下面是一个简单的示例代码：

加载 Space-T-CN 模型并导出为 ONNX

space_t_cn_model = SpaceTCNModel() onnx_model = space_t_cn_model.export_to_onnx()

保存 ONNX 模型

onnx.save_model(onnx_model, 'model.onnx')

在上面的代码中，space_t_cn_model 是你的 Space-T-CN 模型实例，export_to_onnx 是导出模型为 ONNX 格式的函数。onnx_model 是转换后的 ONNX 模型。你可以使用 onnx.save_model 函数将 ONNX 模型保存到名为 model.onnx 的文件中。

现在你已经成功将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式，并将其保存到了一个文件中。你可以使用这个文件来加载和使用 ONNX 模型进行推理。请确保在使用 ONNX 模型时了解 ONNX 运行时和相关库的使用方法和要求。

要将Space-T-CN模型导出为ONNX格式，您可以按照以下步骤进行操作：

确保您已经安装了必要的库，包括torch、onnx和torchscript。

在Python脚本中加载Space-T-CN模型，并将其转换为ScriptModule。

python import torch
from torch import nn
from torchscript import ScriptModule
from space_t_cn import SpaceTCN

model = SpaceTCN()
model.eval()
scripted_model = ScriptModule.from_pyfile(model) 使用torch.jit.trace函数将模型记录为ScriptModule。

python scripted_model = torch.jit.trace(scripted_model, torch.randn(1, 100, 80)) 使用torch.jit.export_opnames函数获取模型的导出操作列表。

python export_opnames = torch.jit.export_opnames(scripted_model._c)
print(export_opnames) 使用torch.jit.ScriptModule._c.export_operator函数将每个导出操作导出为ONNX节点。

python with open('model.onnx', 'wb') as f:
for opname in export_opnames:
f.write(scripted_model._c.export_operator(opname, torch.randn(1, 100, 80), torch.onnx.OperatorExportFormat.TENSOR_ARRAY_序列长度在运行时确定) + b'\n') 在执行上述代码时，您可能会遇到以下错误：

python TypeError: 'NoneType' object is not iterable 这是因为SpaceTCN模型中的table_question_answering函数没有定义eval()函数。为了解决这个问题，您可以尝试将该函数的定义修改为以下内容：

python def table_question_answering(self, table, question):
return self.forward(table, question)['answer'] 然后重新运行导出代码，应该可以成功将Space-T-CN模型导出为ONNX格式。

要将 ModelScope 中的 space-t-cn 模型导出为 ONNX 格式，可以按照以下步骤进行：

1. 登录 ModelScope 控制台，并进入 space-t-cn 模型详情页面。

2. 在模型详情页面中，单击“高级设置”按钮，进入模型高级配置页面。

3. 根据实际需求，选择“导出 ONNX”选项，并填写相应的参数和文件路径。

4. 单击“开始导出”按钮，等待导出过程完成。

需要注意的是，在导出 ONNX 格式的过程中，可能会遇到一些报错或者异常情况。例如，您提到的“table_question_answering 没有 eval()”错误提示，可能是因为在导出过程中缺少相关依赖库或者代码文件，导致无法正确调用模型的某些方法或属性。这种情况下，您可以检查所需依赖是否已经安装、环境变量是否正确设置等，以排除问题并重新执行导出操作。

另外，对于 space-t-cn 模型这种涉及到多个任务的复合型模型，导出时还需要考虑到输入输出张量的格式、数据类型、大小等特定要求。因此，您需要根据具体情况进行调整和优化，并参考 ModelScope 官方文档和社区资源，寻找相关的教程和案例，以便更好地应用和开发自然语言处理和其他应用程序。

总之，将 space-t-cn 模型导出为 ONNX 格式需要进行一些技术和方法方面的掌握，并且需要根据具体情况进行测试和验证。可以参考相关文档和社区资源，了解更多的技术和经验，以提高工作效率和成果质量。

要将 space-t-cn 的模型导出为 ONNX 格式，可以参考以下步骤：

1. 打开 ModelScope 平台并登录账号。

2. 进入空间管理页面，并选择包含需要导出的模型的空间。

3. 在空间详情页面中，找到需要导出为 ONNX 格式的模型，并记录下其名称和版本号等相关信息。

4. 进入模型管理页面，在“模型代码”部分中单击“下载”按钮，将该模型的代码和依赖库下载到本地环境中。

5. 安装相应的 Python 环境和 PyTorch 库，并运行导出脚本。具体来说，您需要在命令行中进入模型代码目录，并执行以下命令：

   import torch
   from modelspace_t_cn.models import your_model_class
   
   model = your_model_class()
   # load state_dict, optimizer, epoch, etc.
   
   example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 模型输入的例子
   torch.onnx.export(model, example_input, "model.onnx", opset_version=11)
   

   其中，your_model_class 是对应的模型类名字，请根据实际情况进行调整。注意，这里使用了 PyTorch 中的 torch.onnx.export() 方法，将模型导出为 ONNX 格式。参数 example_input 是模型输入的例子，"model.onnx" 是导出的 ONNX 文件名，opset_version 是指定的 ONNX 版本号。

需要注意的是，如果在运行导出脚本时，遇到了“table_question_answering没有 eval()”等错误消息，可能是因为代码中使用了 table_question_answering 模块但未正确导入。可以尝试检查代码中是否缺少相关库或者依赖项，并进行相应的修复和调整。

总之，将 space-t-cn 的模型导出为 ONNX 格式，需要了解相关规范和方法，并根据具体情况进行调整和优化。可以参考官方文档和社区资源，学习更多的技术和经验，以便更好地应用和开发自然语言处理和其他应用程序。

Space-T-CN 是一个用于中文问答任务的神经网络模型，它是基于 PyTorch 实现的。要将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式，你可以按照以下步骤进行操作：

安装所需的软件：要将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 模型，需要安装 PyTorch 和 ONNX。你可以使用以下命令在 Python 环境中安装这些软件：

pip install torch pip install onnx

加载 Space-T-CN 模型：在导出 ONNX 模型之前，需要先加载 Space-T-CN 模型。你可以使用 PyTorch 的 torch.load() 方法加载模型。例如，以下代码加载了一个名为 spacetcn_model.pt 的 Space-T-CN 模型：

scheme

import torch

# Load the Space-T-CN model
model = torch.load('spacetcn_model.pt', map_location=torch.device('cpu'))

需要注意的是，加载模型时需要指定 map_location=torch.device('cpu')，以确保模型被加载到 CPU 上。

将模型转换为 ONNX 格式：加载 Space-T-CN 模型后，可以使用 ONNX 的 torch.onnx.export() 方法将模型转换为 ONNX 格式。例如，以下代码将 Space-T-CN 模型转换为 ONNX 格式，并保存为一个名为 spacetcn_model.onnx 的文件：

scheme

import onnx import torch

Convert the Space-T-CN model to ONNX format

dummy_input = ( torch.zeros(1, 256, dtype=torch.long), torch.zeros(1, 256, dtype=torch.long), torch.zeros(1, 256, dtype=torch.long), ) output_path = 'spacetcn_model.onnx' torch.onnx.export( model, dummy_input, output_path, input_names=['input_ids', 'attention_mask', 'token_type_ids'], output_names=['start_logits', 'end_logits'], dynamic_axes={ 'input_ids': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'}, 'attention_mask': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'}, 'token_type_ids': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'}, 'start_logits': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'}, 'end_logits': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'}, }, )

需要注意的是，`torch.onnx.export()` 方法需要指定模型、输入数据、输出文件路径、输入和输出张量的名称等参数。在上述示例中，`dummy_input` 是一个用于模型转换的虚拟输入数据，`output_path` 是导出的 ONNX 模型文件的路径，`input_names` 和 `output_names` 分别指定输入和输出张量的名称，`dynamic_axes` 指定了需要动态调整的轴，以便在模型推理时能够适应不同的输入数据。
需要注意的是，Space-T-CN 模型的输入和输出张量名称可能与你引用的 modelscope 文档示例不同。此外，你提到的 table_question_answering 模块可能需要在导出模型之前进行修改，以确保模型能够正确运行，并且输出张量的名称需要与 torch.onnx.export() 方法中指定的名称相匹配。

通过以上步骤，你可以将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 模型，并在其他平台或框架中使用该模型进行推理。

将SPACE-T表格问答预训练模型-中文-通用领域-base导出为ONNX格式时，需要按照以下步骤操作：

1.安装onnxruntime、onnx、transformers等依赖包：

pip install onnxruntime onnx transformers

2.下载SPACE-T模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTableQuestionAnswering

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("zhihu/SPT-base")
model = AutoModelForTableQuestionAnswering.from_pretrained("zhihu/SPT-base")

3.导出为ONNX格式：

import torch
import onnx
from transformers.convert_graph_to_onnx import convert

dummy_inputs = torch.randn(1, 512, 768), torch.randn(1, 512)

input_names = ["input_ids", "attention_mask"]
output_names = ["start_logits", "end_logits"]
dynamic_axes = {"input_ids": {0: "batch_size", 1: "sequence_length"},
                "attention_mask": {0: "batch_size", 1: "sequence_length"},
                "start_logits": {0: "batch_size", 1: "sequence_length"},
                "end_logits": {0: "batch_size", 1: "sequence_length"}}

opset_version = 11

onnx_model = convert(model=model,
                     framework="pt",
                     opset=opset_version,
                     tokenizer=tokenizer,
                     output=onnx.TensorProto.FLOAT,
                     use_external_format=False,
                     inputs=dummy_inputs,
                     input_names=input_names,
                     output_names=output_names,
                     dynamic_axes=dynamic_axes)

onnx.save(onnx_model, "spt-base.onnx")

注意：如果出现"table_question_answering没有eval()"的错误，可以先通过以下方式规避：

from transformers.models.auto.modeling_auto import MODEL_FOR_QUESTION_ANSWERING_MAPPING

MODEL_FOR_QUESTION_ANSWERING_MAPPING["table-question-answering"] = AutoModelForTableQuestionAnswering

然后再进行导出。

"cv_scp" 这个词的含义可能取决于具体的上下文，特别是你正在使用的程序或框架。然而，一般来说，"cv" 通常是 "cross-validation"（交叉验证）的缩写，而 "scp" 通常可能指 "secure copy"（安全复制）或者是某种特定文件的格式。

如果 "cv_scp" 是一个文件名或者文件路径，那么它可能是用来存储交叉验证数据集的文件。但是，这也取决于你正在使用的具体系统或框架，因为不同的系统可能会以不同的方式使用这些术语。

您可以使用以下代码将SPACE-T-表格问答预训练模型-中文-通用领域-base导出为ONNX格式：

import torch
import onnx
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("voidful/albert_chinese_base")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("voidful/albert_chinese_base")

input_names = ["input_ids", "attention_mask", "token_type_ids"]
output_names = ["start_logits", "end_logits"]

dummy_input = (
    torch.zeros(1, 384, dtype=torch.long),
    torch.zeros(1, 384, dtype=torch.long),
    torch.zeros(1, 384, dtype=torch.long)
)

torch.onnx.export(
    model=model,
    args=dummy_input,
    f="space_t_table_qa.onnx",
    input_names=input_names,
    output_names=output_names,
    opset_version=12
)

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