这是 sentence-transformers/all-distilroberta-v1 的 ONNX 导出版本。

导出是使用 HF Optimum 完成的：

from optimum.exporters.onnx import main_export

main_export('sentence-transformers/all-distilroberta-v1', "./output", cache_dir='./cache', optimize='O1') 

请注意，此 ONNX 模型不包含平均池化层，需要在后续代码中完成，否则嵌入将无法正常工作。

代码如下：

#Mean Pooling - Take attention mask into account for correct averaging
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0] #First element of model_output contains all token embeddings
    input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float()
    return torch.sum(token_embeddings * input_mask_expanded, 1) / torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)

请参阅原始模型中"Usage (HuggingFace Transformers)"部分的示例代码。