onnx.checker.check_model(model)print(model)onnx.save(model,'linear_func.onnx') 完整代码如下: importonnxfrom onnximporthelperfrom onnximportTensorProto# input and outputa = helper.make_tensor_value_info('a', TensorProto.FLOAT, [10,10])x = h...
CAModel性能仿真 更多功能 printf/PRINTF功能 DumpTensor功能 DumpAccChkPoint功能 assert功能 gdb调试 命令行参数说明 整体说明 Tiling调测参数 CPU调测参数 NPU调测参数 Simulator仿真参数 FAQ 通用类 CPU/NPU调测类 Tiling/CAModel类 附录 数据生成脚本适配用例 算子json配置文件样例 精...
make_tensor_value_info("output", TensorProto.FLOAT, shape=(1, 3, 4, 5))] nodes = [helper.make_node("Add", ["input1", "input2"], ["output"])] graph = helper.make_graph(nodes, "bcast_test", inputs, outputs) bcast_model = helper.make_model(graph) bkd_rep = mxnet_backend....
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--...
onnx.checker.check_model(model_def) print('The model is checked!') 这个官方示例为我们演示了如何使用onnx.helper的make_tensor,make_tensor_value_info,make_attribute,make_node,make_graph,make_node等方法来完整构建了一个ONNX模型。需要注意的是在上面的例子中,输入数据是一个一维Tensor,初始维度为[2]...
如果外部数据(external data)和模型文件不在同一个目录下,在使用onnx_load()函数后还需使用load_external_data_for_model()函数指定外部数据路径。 importonnx fromonnx.external_data_helperimportload_external_data_for_model onnx_model = onnx.load('path/to/the/model.onnx', load_external_data=False)...
定义输入参数和输出参数,在本例中,输入参数为GPT2模型的路径,输出参数为生成的ONNX模型的路径。 加载GPT2模型,并定义输入和输出节点。在GPT2模型中,输入节点包括input_ids、attention_mask和position_ids,输出节点则包括last_state和past。这些节点的名称和维度信息需要与原始模型保持一致。 使用onnx.helper.make_node...
通过make_graph构建图,参数分别表示onnx节点,图名称,输入向量和输出向量 构建和检测模型 model = helper.make_model(graph)# 构建模型 onnx.checker.check_model(model)# 检测模型的准确性 通过make_model构建模型,参数graph表示网络图,通过check_model检测构建的模型是否准确,参数mod...
如下构建一个简单的onnx模型,其中helper。make_node的node name需要按照onnx包含的常见算子定义,否则onnx.checker.check_model不能通过。 import onnx from onnx import helper,AttributeProto, TensorProto, GraphProto X=helper.make_tensor_value_info('X',TensorProto.FLOAT,[1,3,32,32]) #n,ci,h,w ...