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], [...
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...
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...
graph.input[0] print(input) #1代表数据类型,也可以写成 #batchsize和高均设置成动态的,分别对应两种设置动态维度的方法 new_input = helper.make_tensor_value_info(input.name, 1, [dynamic_batch_size, 3, "height", 640]) print("-"*50) print(new_input) model.graph.input[0].CopyFrom(new_...
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...
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) ...
他们之间的关系:ONNX 模型load之后,得到的是一个ModelProto,它包含了一些版本信息,生产者信息和一个非常重要的GraphProto;在GraphProto中包含了四个关键的repeated数组,分别是node(NodeProto 类型),input(ValueInfoProto 类型),output(ValueInfoProto 类型)和initializer(TensorProto 类型),其中node中存放着模型中的所有...
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) graph_name = gen_graph_name(graph_name) return helper.make_graph(nodes, graph_name, inputs,...
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...
def test_eliminate_unused_initializer_no_eliminate_output(self): # type: () -> None add = helper.make_node("Add", ["X", "Y"], ["Z"]) graph = helper.make_graph( [add], "test", [helper.make_tensor_value_info("X", TensorProto.FLOAT, (1, 2)), helper.make_tensor_value_info...