前文通过自定义导出实现了trace, 然后将输入输出节点连接起来就形成了graph， 接下来利用得到的graph写入到onnx文件中。通过onnx.helper就可以构建出一个onnx文件，并且保存下来。

onnxhelper__2">1. onnx.helper 示例

onnx结构中，包括了nodes,initializer ,inputs,outputs,graph。然后指定opset版本以及使用的pytorch版本，最后利用onnx.save 将graph 信息保存为onnx文件。

• (1)构建nodes： 通过 helper.make_node来构建，指定：节点名name, 算子类型opt_type, 输入节点名inputs, 输出节点名outputs, 以及节点属性(可以通过onnx查看，某一算子有哪些节点属性)
• (2)构建initializer: 一般用来定义权重weights,bias等数据，通过 helper.make_tensor来构建，指定: name ,数据类型data_type, 维度dims 以及数据vals， 数据需要转换为bytes
• (3)构建inputs 和outputs: 利用 helper.make_value_info来构建，指定输入或输出节点名，元素类型elem_type以及shape大小
• (4)构建graph: 使用helper.