学习心得：
本次任务也是这次集中学习的最后一次任务了，感谢datawhale社区的提供如此不错的学习方式，能让大家摸着子豪同学过河，这次学习也让我认真的捋了一遍pytorch做图像分类的重要步骤，可以说是受益良多，很感谢datawhale社区还有子豪同学，还有最重要的就是本次学习代码是由同济子豪同学开源。
导出ONNX模型
把原生Pytorch训练得到的图像分类模型，导出为ONNX格式，用于后续在ONNX Runtime推理引擎上部署。
使用Netron对onnx模型可视化
效果截图
推理引擎ONNX Runtime部署-预测单张图像
使用推理引擎 ONNX Runtime，读取 onnx 格式的模型文件，对单张图像文件进行预测。
预测图片所属柱状图
部署后分类效果如图所示：
本地摄像头驱动识别截图
