onnx创建节点 helper.make_node()是ONNX中的一个函数,用于创建一个节点(Node)。 该函数的参数包括: name:节点的名称。 op_type:节点的操作类型。 inputs:节点的输入张量列表。 outputs:节点的输出张量列表。 attrs:节点的属性字典。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 例如,以下代码创建了一个名为“Res...
node = onnx.helper.make_node('HardSigmoid', inputs=['x'], outputs=['y'], alpha=alpha, beta=beta) ng_results = run_node(node, [data])assertnp.allclose(ng_results, [expected]) expected = hardsigmoid(data) node = onnx.helper.make_node('HardSigmoid', inputs=['x'], outputs=['y...
helper.make_node 是一个常用的函数,它用于创建并初始化一个节点(NodeProto)对象。这个节点代表了计算图中的一个操作(或算子),它接受输入张量,执行某种计算,并产生输出张量。 helper.make_node 函数通常位于 onnx.helper 模块中,它允许用户指定节点的名称、操作的类型(op_type)、输入张量的名称列表、输出张量的...
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....
mul=helper.make_node('Mul',['a','x'],['c'])add=helper.make_node('Add',['c','b'],['output']) 在计算机中,图一般是用一个节点集和一个边集表示的。而 ONNX 巧妙地把边的信息保存在了节点信息里,省去了保存边集的步骤。在 ONNX 中,如果某节点的输入名和之前某节点的输出名相同,就默认...
所以拿到cc或py这两个文件就可以直接操作onnx(指调用onnx.load和onnx.helper中的各种make函数,这些函数应该又会调用生成的cc或者py接口文件),实现各种增删改。 ONNX的proto文件:https://github.com/onnx/onnx/blob/main/onnx/onnx-ml.proto 二. onnx-ml.proto...
const_node = helper.make_node( 'Constant', inputs=[], outputs=[node.output[0]], value=tensor ) #替换原有的权重节点 model.graph.node.remove(node) model.graph.node.append(const_node) #保存冻结后的模型 onnx.save(model, output_path) #示例用法 model_path = 'your_model.onnx' output_pa...
node = onnx.helper.make_node('Constant', inputs=[], outputs=['values'], value=onnx.helper.make_tensor( name='const_tensor', data_type=onnx.mapping.NP_TYPE_TO_TENSOR_TYPE[np.dtype(value_type)], dims=values.shape, vals=values.flatten())) ...
shape); // helper_->MakeNode("Reshape", {result_name, input_info[0].shape}, {output_info[0].name}); } } } 注: Paddle2ONNX 使用 helper_->MakeNode 来实现组网,函数的具体定义可参考:Paddle2ONNX/paddle2onnx/mapper/onnx_helper.cc AddAttribute 可为 Node 新增属性信息,具体的函数定义可...
if node in const_nodes: assert len(node.output) == 1 node.op_type = 'Constant' elem_type = get_elem_type(model, node.output[0]) shape = res[node.output[0]].shape new_attr = onnx.helper.make_attribute( 'value', onnx.helper.make_tensor( name=node.output[0], data_type=elem_...