ResNet
先调用API
resnet18传入的参数分别是：模型配置文件（.py），权重文件（.pt），设备标识（cuda）
调用eval函数，使其处于evaluation模式（要把dropout去掉，固定参数）
然后，随机（rand）生成一个torch的tensor（张量x），shape与模型输入大小一致（1，3，224，224）
最后调用api（onnx.export）
onnx.export参数解释：
model：表示pytorch模型，是torch.nn.module的对象
args：模型的输入，可以是tensor、tuple，必须与pytorch的forward函数参数列表保持一致【即(x,False）】
f：存储onnx模型的文件对象（‘resnet18.onnx’）
input_names：模型输入tensor的名称
output_names：模型输出tensor的名称
opset_version：要使用的onnx算子的版本
