一、新插入Add节点在第一个Add算子和Mul节点之间 model = onnx.load("test.onnx") #创建新的Add节点 add_node_insert = helper.make_node("Add", ["add_node_0_output", "add_insert_constant_tensor"],outputs=["add_node_insert_output"],name="Add_insert") add_insert_constant_tensor= numpy_he...
conv_node = helper.make_node("Conv",['conv_input','conv_weight','conv_bias'],['conv_output'],name='conv') add_node = helper.make_node('Add',['conv_output','add_input'],['output'],name='add') # makegraph graph = helper.make_graph([resize_node...
接下来,我们用 helper.make_graph 来构造计算图 GraphProto。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.ma...
resize_node = helper.make_node("Resize",['input','roi','scales'],['conv_input'],name='resize') conv_node = helper.make_node("Conv",['conv_input','conv_weight','conv_bias'],['conv_output'],name='conv') add_node = helper.make_node('Add',['conv_output','add_input'],['ou...
make_node("Conv", ["X", "Y"], ["Z"]) add = helper.make_node("Add", ["Z", "A"], ["B"]) graph = helper.make_graph( [conv, add], "test", [helper.make_tensor_value_info("X", TensorProto.FLOAT, (1, 5, 3, 3)), helper.make_tensor_value_info("Y", TensorProto....
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。 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...
2)onnx.helper.make_tensor(name='const_tensor', data_type,dims=values.shape,vals=values.flatten())), 根据numpy数据创建 1. 2. 3. 4. 3,增加OP节点 函数:add_node = onnx.helper.make_node(op_type='Conv', inputs=input_names, outputs=output_names,name='conv1', **attribute) ...
graph=onnx_model.graph#创建新节点#new_output = helper.make_tensor_value_info(new_output_name,#model.graph.output[len(model.graph.output) - 1].type.tensor_type.elem_type,#model.graph.output[len(model.graph.output) - 1].type.tensor_type.shape)modify_input_node=False ...
node = onnx.helper.make_node( "Momentum", inputs=["R", "T", "X", "G", "V"], outputs=["X_new", "V_new"], norm_coefficient=norm_coefficient, alpha=alpha, beta=beta, mode="nesterov", domain=AI_ONNX_PREVIEW_TRAINING_DOMAIN, ...
之后,我们要构造算子节点信息NodeProto,这可以通过在helper.make_node中传入算子类型、输入算子名、输出算子名这三个信息来实现。我们这里先构造了描述c=a*x的乘法节点,再构造了output=c+b的加法节点。如下面的代码所示: 代码语言:javascript 复制 mul=helper.make_node('Mul',['a','x'],['c'])add=helper...