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...
onnx.helper---node、graph、model在构建onnx模型这个过程中,这个文件至关重要。其中make_node、make_graph、make_model是不可或缺的。make_tensor_value_info和make_tensor是构建graph中所需要用到的。make_node [类型:NodeProto]make_node(op_type,inputs,outputs,name=None,doc_string=None,**kwargs)op...
model_def = helper.make_model(graph_def, producer_name='onnx-example') print('The model is:\n{}'.format(model_def)) 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_...
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...
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)...
value], [Y], ) # 创建模型 (ModelProto) model_def = helper.make_model(graph_def, prod...
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 ...
我正在尝试使用helper API来构建一个onnx图。我开始的最简单的示例如下所示。一种采用两个1矩阵输入(X和W)并产生1个矩阵输出Y的MatMul运算。import numpy as npfrom onnx import *model = helper.make_model(gra 浏览281提问于2019-01-25得票数 0 ...