我这篇的输入是二维的特征，如果输入是三维图片的话别照抄啊。
一、 pytorch转onnx首先先把模型转成onnx，我的示例模型是轨迹识别模型，输入为6维的向量，即6N的矩阵；输出为51M的矩阵（标签类别数为51），再通过按列取最大得出书写的文字。下方为pth模型转onnx示例，后半部分test2.onnx为任意长度的输入，目前在c++中好像是必须固定长度，可忽略。
import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model =<
