helper.make_graph 函数需要传入节点、图名称、输入张量信息、输出张量信息这 4 个参数。如下面的代码所示,我们把之前构造出来的 NodeProto 对象和 ValueInfoProto 对象按照顺序传入即可。 graph = helper.make_graph([mul, add],'linear_func', [a, x, b], [...
[True]) true_graph = helper.make_graph(true_nodes, "true_graph", [], []) false_graph = helper.make_graph(false_nodes, "false_graph", [], []) if_inputs = ["condition"] if_outputs = [name for _, _, name in output_types] retval_nodes = [ helper.make_node("Constant", []...
可以通过helper模块提供的函数helper.make_graph完成创建 ONNX 格式的模型。创建graph之前,需要先创建相应的NodeProto(node),参照文档设定节点的属性,指定该节点的输入与输出,如果该节点带有权重那还需要创建相应的ValueInfoProto和TensorProto分别放入graph中的input和initializer中,以上步骤缺一不可。 importonnx fromonnx...
这个函数中会先实例化一个ModelProto---model,其中会对它的ir_version(现在默认是3)、graph(就是把传入的graph复制进model.graph)、opset_import做处理。具体可以看helper里的make_model这个函数。我们只要知道这是个最后把graph和模型其他信息组合在一起构建出一个完整的onnx model的函数就可以了。 onnx.helper--...
model=helper.make_model(graph) 构造完模型之后,我们用下面这三行代码来检查模型正确性、把模型以文本形式输出、存储到一个 ".onnx" 文件里。这里用onnx.checker.check_model来检查模型是否满足 ONNX 标准是必要的,因为无论模型是否满足标准,ONNX 都允许我们用onnx.save存储模型。我们肯定不希望生成一个不满足标...
最后,通过helper.make_model把计算图GraphProto封装进模型ModelProto里,一个ONNX模型就构造完成了。make_model函数中还可以添加模型制作者、版本等信息。 构造完模型之后,需要检查模型正确性、把模型以文本形式输出、存储到一个".onnx"文件里,并加载该文件。这里用onnx.checker.check_model来检查模型是否满足ONNX标准...
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resize。 构建图 graph = helper.make_graph([resize_node,conv_node,add_node],'resize_conv_add_grap...
graph.node.insert(0, sub_node) 1. 仿造这样的流程我们继续加入除以方差的操作 # 插入mul mul_const_node = onnx.helper.make_tensor(name='const_mul', data_type=onnx.TensorProto.FLOAT, dims=[1], vals=[1.0 / 127.5]) graph.initializer.append(mul_const_node) ...
model=helper.make_model(graph) 构造完模型之后,我们用下面这三行代码来检查模型正确性、把模型以文本形式输出、存储到一个 ".onnx" 文件里。这里用onnx.checker.check_model来检查模型是否满足 ONNX 标准是必要的,因为无论模型是否满足标准,ONNX 都允许我们用onnx.save存储模型。我们肯定不希望生成一个不满足标...
name] if new_output is None: new_output = new_tensor(name=graph_name + '_out') nodes.append(helper.make_node('Identity', inputs=[input.name], outputs=[new_output.name])) input_dict[output.name] = (input, new_output) else: new_output = output outputs_fixed.append(new_output) ...