value=onnx.helper.make_tensor(name='const_tensor', data_type=1, dims=numpy_data.shape,vals=numpy_data.flatten())) constant_node = onnx.helper.make_node(op_type='Constant', inputs=[], outputs=[output_name],name='constant1', value = value) 1. 2. 7,读取ONNX的参数tensor格式,转换为...
type = opConverter->type(); // convert initializer to be Constant node(op); initializer转为const节点 for (int k = 0; k < onnxNode.input_size(); ++k) { const auto& inputName = onnxNode.input(k); makeConst(inputName); } // build input and output创建MNN的输入输出节点 for (int ...
if node.op_type in ['Reshape', 'Expand', 'Upsample', 'ConstantOfShape'] and len(node.input) > 1 and node.input[1] not in const_tensors: return True if node.op_type in ['Resize'] and ((len(node.input) > 2 and node.input[2] not in const_tensors) or (len(node.input) >...
if node.op_type in ['Reshape', 'Expand', 'Upsample', 'ConstantOfShape'] and len(node.input) > 1 and node.input[1] not in const_tensors: return True if node.op_type in ['Resize'] and ((len(node.input) > 2 and node.input[2] not in const_tensors) or (len(node.input) >...
mode='constant',# attributes ) # Create the graph (GraphProto) graph_def = helper.make_graph( [node_def],# nodes 'test-model',# name [X, pads, value],# inputs [Y],# outputs ) # Create the model (ModelProto) model_def = helper.make_model(graph_def, producer_name='onnx-exampl...
node = graph.node[584] new_node = onnx.helper.make_node( 'Pad', name='__Pad_584_fixed', inputs=['675', 'avg_pads'], outputs=['676'], mode='constant' ) graph.node.remove(node) graph.node.insert(584, new_node) # Fix Equals (replace with Not) ...
add_node = helper.make_node('Add',['conv_output','add_input'],['output'],name='add') 通过make_node构建节点,参数分别表示onnx算子,输入名称、输出名称和节点名称。如节点resize_node的onnx算子是Resize,输入名称是input,roi,scales,输出名称是conv_input,节点名称是resiz...
ONNX将每一个网络的每一层或者说是每一个算子当作节点Node,再由这些Node去构建一个Graph,相当于是一个网络。最后将Graph和这ONNX模型的其他信息结合在一起,生成一个Model,也就是最终的.onnx的模型。构建一个简单的ONNX模型,实质上,只要构建好每一个node,然后将它们和输入输出超参数一起塞到Graph,最后转成Mode...
ONNX将每一个网络的每一层或者说是每一个算子当作节点Node,再由这些Node去构建一个Graph,相当于是一个网络。最后将Graph和这个ONNX模型的其他信息结合在一起,生成一个Model,也就是最终的.onnx的模型。构建一个简单的ONNX模型,实质上,只要构建好每一个node,然后将它们和输入输出超参数一起塞到Graph,最后转成Mo...
mode='constant',# attributes)# Create thegraph(GraphProto)graph_def=helper.make_graph([node_def],# nodes'test-model',# name[X,pads,value],# inputs[Y],# outputs)# Create themodel(ModelProto)model_def=helper.make_model(graph_def,producer_name='onnx-example')print('The model is:\n{...