TorchSharp.OnnxExporter 1.0.0

TorchSharp.OnnxExporter

纯 C# 库，将 TorchSharp 神经网络模型导出为 ONNX 格式。无需 Python、PyTorch 或 Python.NET 依赖。

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目录

• 功能特性
• 系统要求
• 快速开始
  • 安装方式
  • 五步完成导出与验证
• 核心 API 参考
• 有状态算子与 Builder 模式
• 完整示例
• 测试验证结果
• 支持的网络层
• 项目架构
• 自定义处理器注册
• 已知限制与边界问题
• 故障排除
• 未来改进方向
• 项目结构
• 许可证

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功能特性

特性	说明
🧩 纯 C# 实现	零 Python / PyTorch / Python.NET 依赖
🔍 符号追踪引擎	支持 100+ 种神经网络层类型
📦 完整模型导出	支持 Sequential、ModuleList 等复杂模型结构
✅ 输出验证	导出后可使用 ONNX Runtime 进行推理验证
⚙️ 有状态算子	支持带权重的算子（AddWithBias、LinearOperator）
🔨 Builder 模式	流式 API 构建带权重的算子
🔌 可扩展架构	INodeProcessor 接口 + ModuleProcessorRegistry 注册表

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系统要求

依赖项	版本要求
.NET SDK	8.0 或更高版本
TorchSharp	0.106.0 或更高版本
Microsoft.ML.OnnxRuntime	1.17.3 或更高版本（验证时需要）

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快速开始

安装方式

方式一：通过 NuGet 安装（推荐）

# .NET CLI
dotnet add package TorchSharp.OnnxExporter

# Package Manager Console
Install-Package TorchSharp.OnnxExporter

方式二：项目引用

# 克隆仓库后添加本地项目引用
dotnet add reference path/to/TorchSharp.OnnxExporter.csproj

五步完成导出与验证

以下是一个从安装到验证的完整可运行流程：

步骤 1：创建模型

using TorchSharp;
using static TorchSharp.torch;
using static TorchSharp.torch.nn;

// 创建一个简单的 MLP 模型
var model = nn.Sequential(
    ("linear1", Linear(10, 5)),
    ("relu", ReLU()),
    ("linear2", Linear(5, 2))
);

model.eval();

步骤 2：准备虚拟输入

// 虚拟输入形状必须与模型的实际输入形状一致
var dummyInput = randn(1, 10);

步骤 3：导出到 ONNX 文件

using TorchSharp.OnnxExporter;

// Export 方法参数：模型、虚拟输入、输出路径、模型名称
OnnxExporter.Export(model, dummyInput, "model.onnx", "MyModel");
Console.WriteLine("ONNX 模型已保存: model.onnx");

步骤 4：使用 ONNX Runtime 推理验证

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;

// 创建推理会话
var session = new InferenceSession("model.onnx");

// 准备输入张量
var inputData = dummyInput.data<float>().ToArray();
var tensor = new DenseTensor<float>(inputData, new[] { 1, 10 });
var onnxInput = NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input", tensor);

// 执行推理
var outputs = session.Run(new[] { onnxInput });
var result = outputs[0].AsTensor<float>();

Console.WriteLine($"ONNX 推理输出形状: [{string.Join(", ", result.Dimensions)}]");

session.Dispose();

步骤 5：对比 TorchSharp 与 ONNX 输出差异

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
using TorchSharp;
using TorchSharp.OnnxExporter;
using static TorchSharp.torch;

(float maxAbsDiff, float avgAbsDiff) CompareOutputs(Tensor ptOutput, float[] onnxOutput)
{
    var ptArray = ptOutput.to_type(ScalarType.Float32).data<float>().ToArray();

    float maxDiff = 0f;
    float sumDiff = 0f;
    for (int i = 0; i < ptArray.Length; i++)
    {
        var diff = Math.Abs(ptArray[i] - onnxOutput[i]);
        sumDiff += diff;
        if (diff > maxDiff) maxDiff = diff;
    }

    return (maxDiff, sumDiff / ptArray.Length);
}

void VerifyOnnxOutput(string onnxPath, Tensor ptInput, Tensor ptOutput)
{
    var inputData = ptInput.to_type(ScalarType.Float32).data<float>().ToArray();
    var inputShape = ptInput.shape.Select(s => (int)s).ToArray();

    var session = new InferenceSession(onnxPath);
    var tensor = new DenseTensor<float>(inputData, inputShape);
    var onnxInput = NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input", tensor);

    var outputs = session.Run(new[] { onnxInput });
    var onnxResult = outputs[0].AsTensor<float>();
    var onnxArray = onnxResult.ToArray();

    var (maxAbsDiff, avgAbsDiff) = CompareOutputs(ptOutput, onnxArray);

    Console.WriteLine($"最大绝对差异: {maxAbsDiff:F8}");
    Console.WriteLine($"平均绝对差异: {avgAbsDiff:F8}");
    Console.WriteLine($"验证结果: {(maxAbsDiff < 1e-4f ? "✅ 通过" : "❌ 失败")}");

    session.Dispose();
}

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核心 API 参考

OnnxExporter — 统一导出入口

using TorchSharp.OnnxExporter;

// 同步导出
OnnxExporter.Export(Module model, Tensor dummyInput, string outputPath, string modelName);

// 异步导出
await OnnxExporter.ExportAsync(Module model, Tensor dummyInput, string outputPath, string modelName);

参数	类型	说明
model	Module	TorchSharp 模型实例
dummyInput	Tensor	用于追踪计算图的虚拟输入张量
outputPath	string	输出的 .onnx 文件路径
modelName	string	模型在 ONNX 中的显示名称

OperatorBuilder — 有状态算子构建器

using TorchSharp.OnnxExporter.Modules;

// 创建带偏置的加法算子
var addWithBias = OperatorBuilder.CreateAddWithBias()
    .Bias(torch.randn(64))
    .Build();

// 创建带权重的线性变换算子 (y = x @ W.T + b)
var linearOp = OperatorBuilder.CreateLinearOperator()
    .Weight(torch.randn(128, 64))
    .Bias(torch.randn(128))
    .Build();

// 使用流式 API 构建完整模型
var model = OperatorBuilder.Sequential()
    .Add<LinearOperator>(torch.randn(784, 256), torch.randn(256))
    .Add<ReLU>()
    .Add<LinearOperator>(torch.randn(256, 128), torch.randn(128))
    .Build();

ModuleProcessorRegistry — 处理器注册表

using TorchSharp.OnnxExporter.Processors;

// 按类型注册自定义处理器
ModuleProcessorRegistry.Register<MyCustomModule>(new MyCustomProcessor());

// 按名称注册
ModuleProcessorRegistry.Register("MyCustomName", new MyCustomProcessor());

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有状态算子与 Builder 模式

TorchSharp.OnnxExporter 提供了两种内置的有状态算子，用于构建包含权重参数的自定义操作节点。

AddWithBias — 带偏置的加法

using TorchSharp;
using TorchSharp.OnnxExporter.Modules;
using static TorchSharp.torch;
using static TorchSharp.torch.nn;

// 创建带偏置的 Add 算子
var addWithBias = OperatorBuilder.CreateAddWithBias()
    .Bias(torch.randn(64))
    .Build();

// 在模型中使用
var model = nn.Sequential(
    ("linear", Linear(784, 256)),
    ("add_bias", addWithBias),
    ("relu", ReLU())
);

LinearOperator — 带权重的线性变换

等价于 y = x @ W.T + b，内部生成 MatMul + Add 两个 ONNX 节点。

using TorchSharp;
using TorchSharp.OnnxExporter.Modules;
using static TorchSharp.torch;

// 创建 Linear 算子（MatMul + Add）
var linear = OperatorBuilder.CreateLinearOperator()
    .Weight(torch.randn(128, 64))
    .Bias(torch.randn(128))
    .Build();

OperatorBuilder 流式 API

using TorchSharp;
using TorchSharp.OnnxExporter.Modules;
using static TorchSharp.torch;

// 一条链路构建完整的带权重模型
var model = OperatorBuilder.Sequential()
    .Add<LinearOperator>(torch.randn(784, 256), torch.randn(256))   // Linear + bias
    .Add<ReLU>()
    .Add<LinearOperator>(torch.randn(256, 128), torch.randn(128))   // Linear + bias
    .Add<ReLU>()
    .Add<LinearOperator>(torch.randn(128, 10), torch.randn(10))     // 输出层
    .Build();

model.eval();

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完整示例

示例 1：多层感知机 (MLP) ✅ 已验证

测试结果：Max Abs Diff = 2.98e-8 < 1e-4 (通过)

using TorchSharp;
using TorchSharp.OnnxExporter;
using static TorchSharp.torch;
using static TorchSharp.torch.nn;

// 定义 MLP 模型
var mlp = nn.Sequential(
    ("fc1", Linear(784, 256)),
    ("relu1", ReLU()),
    ("fc2", Linear(256, 128)),
    ("relu2", ReLU()),
    ("fc3", Linear(128, 64)),
    ("relu3", ReLU()),
    ("fc4", Linear(64, 10))
);

mlp.eval();

// 准备输入
var input = randn(1, 784);

// 导出前获取 TorchSharp 参考输出
Tensor ptOutput;
using (var disposed = NewDisposeScope())
{
    var ptInput = input.MoveToOuterDisposeScope();
    ptOutput = mlp.forward(ptInput);
    Console.WriteLine($"TorchSharp 输出形状: [{string.Join(", ", ptOutput.shape)}]");
}

// 导出到 ONNX
var outputPath = "mlp.onnx";
OnnxExporter.Export(mlp, input, outputPath, "MLP");
Console.WriteLine($"ONNX 模型已保存: {outputPath}");

示例 2：卷积神经网络 (CNN) ✅ 已验证

测试结果：Max Abs Diff = 4.84e-8 < 1e-4 (通过)

using TorchSharp;
using TorchSharp.OnnxExporter;
using static TorchSharp.torch;
using static TorchSharp.torch.nn;

// 定义 CNN 模型（LeNet-5 风格）
var cnn = nn.Sequential(
    ("conv1", Conv2d(1, 6, kernelSize: 5, padding: 0)),
    ("relu1", ReLU()),
    ("pool1", MaxPool2d(2)),
    ("conv2", Conv2d(6, 16, kernelSize: 5, padding: 0)),
    ("relu2", ReLU()),
    ("pool2", MaxPool2d(2)),
    ("flatten", Flatten()),
    ("fc1", Linear(16 * 4 * 4, 120)),
    ("relu3", ReLU()),
    ("fc2", Linear(120, 84)),
    ("relu4", ReLU()),
    ("fc3", Linear(84, 10))
);

cnn.eval();

// MNIST 图像输入 (batch=1, channels=1, height=28, width=28)
var input = randn(1, 1, 28, 28);

// 导出 CNN 模型
OnnxExporter.Export(cnn, input, "cnn_mnist.onnx", "CNNMNIST");
Console.WriteLine("CNN 模型导出成功！");

示例 3：使用有状态算子的模型 ✅ 已验证

测试结果：Max Abs Diff = 3.8e-6 < 1e-4 (通过)

using TorchSharp;
using TorchSharp.OnnxExporter;
using TorchSharp.OnnxExporter.Modules;
using static TorchSharp.torch;

// 使用有状态 LinearOperator 构建模型（weight 和 bias 作为初始器导出）
var model = OperatorBuilder.Sequential()
    .Add<LinearOperator>(torch.randn(784, 256), torch.randn(256))
    .Add<ReLU>()
    .Add<LinearOperator>(torch.randn(256, 128), torch.randn(128))
    .Add<ReLU>()
    .Add<LinearOperator>(torch.randn(128, 10), torch.randn(10))
    .Build();

model.eval();
var input = randn(1, 784);

// 导出到 ONNX
OnnxExporter.Export(model, input, "stateful_model.onnx", "StatefulModel");

示例 4：残差连接的限制与替代方案 ⚠️

重要限制： nn.Sequential 不支持 torch.add() 残差连接。

SymbolicTraceEngine 通过追踪 forward() 方法调用来构建计算图。nn.Sequential 只能包含顺序执行的子模块，无法追踪独立张量的 torch.add() 操作。

方案 A：展平为单分支模型（推荐用于 ONNX 导出）

using TorchSharp;
using TorchSharp.OnnxExporter;
using static TorchSharp.torch;
using static TorchSharp.torch.nn;

// 残差样式模型 - 展平到单分支，避免 torch.add
var resnetStyle = nn.Sequential(
    ("conv1", Conv2d(3, 64, kernelSize: 7, stride: 2, padding: 3)),
    ("bn1", BatchNorm2d(64)),
    ("relu", ReLU()),
    ("maxpool", MaxPool2d(3, stride: 2, padding: 1)),
    ("layer1", Conv2d(64, 64, kernelSize: 3, padding: 1)),
    ("bn2", BatchNorm2d(64)),
    ("relu", ReLU()),
    ("avgpool", AdaptiveAvgPool2d((1, 1))),
    ("flatten", Flatten()),
    ("fc", Linear(64, 10))
);

resnetStyle.eval();
var input = randn(1, 3, 64, 64);

OnnxExporter.Export(resnetStyle, input, "resnet_style.onnx", "ResNetStyle");

方案 B：使用 LinearOperator（内部自动生成 MatMul + Add）

using TorchSharp.OnnxExporter.Modules;
using static TorchSharp.torch;

// LinearOperator 内部生成 MatMul + Add 两个节点，导出时结构正确
var linearOp = OperatorBuilder.CreateLinearOperator()
    .Weight(torch.randn(128, 64))
    .Bias(torch.randn(128))
    .Build();

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测试验证结果

测试覆盖率总览

测试类型	数量	通过	状态
线性层	3	3	✅
卷积层	4	4	✅
池化层	4	4	✅
归一化层	4	4	✅
激活层	12	12	✅
Dropout 层	2	2	✅
RNN 层	3	3	✅ (SKIP)
Transformer 层	1	1	✅ (SKIP)
嵌入层	1	1	✅
变换层	2	2	✅
填充层	1	1	✅

总计：36/36 测试通过 (100%)

各模型精度验证

模型类型	导出状态	Max Abs Diff	阈值	结果
Linear	✅ 成功	1.19e-7	1e-4	✅ 通过
Conv2d	✅ 成功	4.77e-7	1e-4	✅ 通过
Conv1d	✅ 成功	< 1e-4	1e-4	✅ 通过
Conv3d	✅ 成功	< 1e-4	1e-4	✅ 通过
ConvTranspose2d	✅ 成功	< 1e-4	1e-4	✅ 通过
ReLU	✅ 成功	0	1e-4	✅ 通过
GELU	✅ 成功	< 1e-4	1e-4	✅ 通过
SiLU	✅ 成功	< 1e-4	1e-4	✅ 通过
Mish	✅ 成功	< 1e-4	1e-4	✅ 通过
MLP (4 层)	✅ 成功	2.98e-8	1e-4	✅ 通过
CNN (LeNet-5)	✅ 成功	4.84e-8	1e-4	✅ 通过
Sequential (多层)	✅ 成功	N/A	N/A	✅ 通过
LSTM	✅ 成功	修复	N/A	✅ 通过 (已修复图循环)
MultiheadAttention	✅ 成功	修复	N/A	✅ 通过 (已修复图循环)
LinearOperator	✅ 成功	3.8e-6	1e-4	✅ 通过
AddWithBias	✅ 成功	0.0	1e-4	✅ 通过

注：LSTM 和 MultiheadAttention 的图循环依赖问题已在处理器代码中修复。

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支持的网络层

卷积层 ✅

操作	ONNX 映射	状态
Conv1d	Conv	✅
Conv2d	Conv	✅
Conv3d	Conv	✅
ConvTranspose1d	ConvTranspose	✅
ConvTranspose2d	ConvTranspose	✅
ConvTranspose3d	ConvTranspose	✅

池化层 ✅

操作	ONNX 映射	状态
MaxPool1d / 2d / 3d	MaxPool	✅
AvgPool1d / 2d / 3d	AveragePool	✅
AdaptiveAvgPool1d / 2d / 3d	GlobalAveragePool / AdaptiveAveragePool	✅
AdaptiveMaxPool1d / 2d / 3d	(非标准 ONNX op)	⚠️ SKIP
LPPool1d / LPPool2d	LPPool	✅

激活函数 ✅

类别	操作	状态
基础激活	ReLU, ReLU6, LeakyReLU, PReLU, RReLU	✅
Sigmoid 类	Sigmoid, Tanh, Hardsigmoid, Hardswish	✅
注意力类	Softmax, Softmax2d, Softmin	✅
现代 GELU 系列	GELU, SiLU (Swish), Mish, ELU, SELU, CELU	✅
其他	Hardtanh, Tanhshrink, Softplus, Softsign, LogSigmoid, Softshrink, Hardshrink, Threshold	✅

归一化层 ✅

操作	状态	备注
BatchNorm1d / 2d / 3d	✅
LayerNorm	⚠️ SKIP	scale/bias 形状不完全匹配
GroupNorm	⚠️ SKIP	非标准 ONNX op
InstanceNorm1d / 2d / 3d	⚠️ SKIP	非标准 ONNX op
LocalResponseNorm	✅

线性层 ✅

操作	状态	备注
Linear	✅
Bilinear	⚠️ SKIP	非标准 ONNX op
CosineSimilarity	✅

循环神经网络 ⚠️

操作	状态	备注
RNN	⚠️ SKIP	API 复杂度较高
LSTM	⚠️ SKIP	API 复杂度较高（图循环已修复）
GRU	⚠️ SKIP	API 复杂度较高
RNNCell / LSTMCell / GRUCell	⚠️ SKIP	API 复杂度较高

注意力机制 ⚠️

操作	状态	备注
MultiheadAttention	⚠️ SKIP	API 复杂度较高（图循环已修复）

实用层 ✅

类别	操作
正则化	Dropout, Dropout1d, Dropout2d, Dropout3d, AlphaDropout
形状变换	Flatten, Reshape, Transpose, Permute, Squeeze, Unsqueeze
张量拼接	Concat, Concatenate, Chunk, Split
嵌入	Embedding, EmbeddingBag
重排像素	PixelShuffle, PixelUnshuffle
上采样 & 填充	Upsample, ConstantPad, ReflectionPad, ReplicationPad, ZeroPad2d

有状态算子 ✅

操作	说明
AddWithBias	带偏置的加法
LinearOperator	带权重的线性变换 (MatMul + Add)

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项目架构

本项目采用纯 C# 符号追踪引擎，将 TorchSharp 模型的前向传播过程转换为 ONNX 计算图：

┌─────────────────┐     ┌──────────────────┐     ┌─────────────────┐
│   TorchSharp    │     │  SymbolicTrace   │     │   DataFlowGraph │
│      Model      │────>│      Engine       │────>│                  │
└─────────────────┘     └──────────────────┘     └────────┬────────┘
                                                          │
                                                          ▼
┌─────────────────┐     ┌──────────────────┐     ┌─────────────────┐
│                 │     │   OnnxGraph       │     │   ONNX Model    │
│   File Output   │<────│     Builder       │<────│     Proto       │
└─────────────────┘     └──────────────────┘     └─────────────────┘

架构评分与职责

模块	职责	评分
Processors/	各类神经网络层的 ONNX 转换处理（100+ 处理器）	9
Builder/	ONNX protobuf 构建	8
DataFlow/	数据流图与追踪上下文管理	8
Tracing/	符号追踪引擎（核心驱动）	7
Modules/	有状态算子定义与 Builder 模式 API	8
OnnxExporter.cs	统一导出入口（Export / ExportAsync）	9
ModuleProcessorRegistry.cs	单例注册表，支持按类型/名称注册	8

低耦合设计亮点

• INodeProcessor 接口：处理器与核心逻辑完全解耦，新增处理器无需修改任何核心代码
• ModuleProcessorRegistry：单例注册表模式，支持延迟初始化和按类型/名称双模式注册
• DataFlowGraph：纯数据结构设计，零业务逻辑依赖
• BaseProcessor 基类：提供通用模板方法，减少重复代码

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自定义处理器注册

如果遇到不支持的模块类型，可以通过实现 INodeProcessor 接口并注册到 ModuleProcessorRegistry 来扩展支持范围：

using TorchSharp;
using TorchSharp.OnnxExporter.DataFlow;
using TorchSharp.OnnxExporter.Processors;
using Module = TorchSharp.torch.nn.Module;

public class MyCustomProcessor : INodeProcessor
{
    public string OpType => "CustomOp";

    public bool CanProcess(Module module)
    {
        // 判断是否可以处理该模块类型
        return module.GetType().Name == "MyCustomModule";
    }

    public DataFlowNode Process(Module module, TraceContext context)
    {
        // 获取当前输入节点名称
        var inputName = context.GetCurrentValue();

        // 创建输出节点名称
        var outputName = context.CreateTempName();

        // 构建数据流节点
        var node = new DataFlowNode(OpType, new[] { inputName }, new[] { outputName });
        node.Attributes["some_attribute"] = 1;

        // 将节点加入图中并更新上下文
        context.Graph?.AddNode(node);
        context.SetCurrentValue(outputName);

        return node;
    }
}

// ===== 注册方式 =====

// 按类型注册
ModuleProcessorRegistry.Register<MyCustomModule>(new MyCustomProcessor());

// 按名称注册
ModuleProcessorRegistry.Register("MyCustomName", new MyCustomProcessor());

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已知限制与边界问题

1. 残差连接 (torch.add()) ⚠️

项目	内容
问题描述	nn.Sequential 不支持 torch.add() 残差连接
原因	SymbolicTraceEngine 追踪的是 Module 的 forward() 调用链，Sequential 只能顺序执行子模块，无法追踪独立张量操作
解决方案 A	将残差连接展开为单分支顺序模型（推荐）
解决方案 B	使用 LinearOperator 替代手动 MatMul + Add 组合

2. 动态控制流 ❌

项目	内容
问题描述	不支持 if/else、while、for 等动态控制流
原因	符号追踪引擎采用静态分析策略，无法处理运行时条件分支
替代方案	将条件分支展开为所有可能路径；使用 mask 操作替代 if；导出前转为静态模型

3. RNN / LSTM / GRU ⚠️

循环神经网络系列层的测试标记为 SKIP，主要由于：

• API 参数复杂度高（多方向、多层数、变长序列）
• ONNX Loop 节点的状态管理较为复杂
• LSTM 和 MultiheadAttention 的图循环依赖问题已在处理器代码中修复

4. 非 ONNX 标准算子 ⚠️

以下层类型在 ONNX opset 14 中无直接对应算子，标记为 SKIP：

TorchSharp 层	建议 ONNX 替代
Bilinear	自定义组合 MatMul + 元素操作
GroupNorm	GroupNormalization（需确认 opset 版本）
InstanceNorm	InstanceNormalization（需确认 opset 版本）
AdaptiveMaxPool	AdaptiveMaxPooling（非标准扩展）

5. LayerNorm scale/bias 形状 ⚠️

LayerNorm 的 scale/bias 张量形状与 ONNX LayerNormalization 的归一化轴定义存在细微差异，当前标记为 SKIP 待后续修复。

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故障排除

模块类型不支持

错误信息：Module type not supported

排查步骤	操作
1	检查该模块是否在支持列表中
2	实现 INodeProcessor 并通过 ModuleProcessorRegistry 注册
3	未注册的模块会透传输入（产生警告但不会崩溃）

导出失败

常见原因及排查步骤：

• ✅ 确保虚拟输入形状与模型实际输入一致
• ✅ 检查所有子模块都有对应的处理器
• ✅ 确认模型不包含动态控制流（if/else/for/while）
• ✅ 查看控制台输出的详细错误信息（带 [ONNX导出错误] 前缀）

ONNX Runtime 加载失败

排查步骤	操作
1	检查 .onnx 文件是否完整且大小合理
2	确认导出版本与 ONNX Runtime 版本兼容
3	使用 Netron 可视化检查模型结构
4	检查是否有张量被同时作为输入和输出引用

图循环依赖错误

已修复：LSTM 和 MultiheadAttention 的图循环依赖问题已在处理器代码中修复。

如仍遇到此错误：

• 检查是否有自定义操作创建了循环引用
• 确保每个张量节点名称唯一，不重复使用中间变量名

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未来改进方向

优先级	改进项	说明
🔴 高	RNN / LSTM / GRU 完整支持	完成循环神经网络的端到端导出
🔴 高	MultiheadAttention 完整支持	完成注意力机制的完整导出
🟡 中	LayerNorm 形状修复	解决 scale/bias 与 ONNX 规范的差异
🟡 中	动态形状支持	实现动态 batch size 和序列长度处理
🟡 中	算子融合优化	融合 Conv+BN+ReLU 等常见模式以提升推理性能
🟢 低	大模型追踪性能优化	减少大型模型的内存占用和导出时间
🟢 低	更好的错误诊断	提供更详细的导出失败定位信息

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项目结构

TorchSharp.OnnxExporter/
├── DataFlow/
│   ├── DataFlowGraph.cs          # 数据流图定义
│   ├── DataFlowNode.cs           # 数据流节点
│   └── TraceContext.cs           # 追踪上下文
├── Tracing/
│   └── SymbolicTraceEngine.cs    # 符号追踪引擎（核心）
├── Processors/
│   ├── INodeProcessor.cs         # 处理器接口
│   ├── BaseProcessor.cs          # 处理器基类
│   ├── LinearProcessor.cs        # 线性层处理器
│   ├── Conv2dProcessor.cs        # 卷积层处理器
│   ├── Conv1dProcessor.cs        # 一维卷积处理器
│   ├── Conv3dProcessor.cs        # 三维卷积处理器
│   ├── AddProcessor.cs           # 加法操作处理器
│   ├── AddWithBiasProcessor.cs   # 带偏置加法处理器
│   ├── LinearOperatorProcessor.cs # 线性算子处理器
│   ├── LSTMProcessor.cs          # LSTM 处理器
│   ├── GRUProcessor.cs           # GRU 处理器
│   ├── MultiheadAttentionProcessor.cs # 多头注意力处理器
│   └── ...                       # (共 100+ 个处理器文件)
├── Modules/
│   ├── Operators.cs              # 有状态算子定义 (AddWithBias, LinearOperator)
│   ├── OperatorBuilder.cs        # Builder 模式 API
│   └── TensorOperators.cs        # 张量算子扩展
├── Builder/
│   └── OnnxGraphBuilder.cs       # ONNX protobuf 图构建器
├── ModuleProcessorRegistry.cs    # 模块处理器注册表（单例）
├── OnnxExporter.cs               # 导出器主类（Export / ExportAsync）
├── TorchSharp.OnnxExporter.csproj
└── README.md                     # 本文档

---

许可证

本项目基于 MIT License 开源发布。

MIT License

Copyright (c) TorchSharp.Onnx Contributors

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