如何调用 torch.onnx.export 导出的模型？
torch.onnx.export 会创建一个 onnx 模型，该模型可以在其他框架或设备上进行推理。
解决 runtimeerror：输入必须是字典列表或单个 numpy 数组
当你使用导出的 onnx 模型进行推理时，遇到了以下错误：
runtimeerror: input must be a list of dictionaries or a single numpy array for input 'x'.
这是因为 pytorch 模型的输入是张量，而 onnx 模型的输入是数组。要解决此错误，请将输入张量转换为 numpy 数组。
修改后的示例代码：
import onnxruntime
import numpy
import torch
# 创建 ONNX 模型
model = SumModule()
torch.onnx.export(model, (torch.ones(2, 2),), "onnx.pb", input_names=["x"], output_names=["sum"])
# 加载 ONNX 模型
ort_session = onnxruntime.InferenceSession("onnx.pb")
# 为模型创建输入，将其转换为 numpy 数组
input_data = numpy.ones((2, 2), dtype=numpy.float32)
# 运行模型
output_data = ort_session.run(None, {"x": input_data})
# 输出预测结果
print(output_data)注意：input_data 类型的修改是关键。通过将输入张量转换为 numpy 数组，消除了 pytorch 和 onnx 之间的类型不匹配问题，使推理能够成功进行。
