node_def = helper.make_node( NodeType,# 节点名 X_name,# 输入 Y_name,# 输出 **dict ) 也可以写成: node_def = helper.make_node( NodeType,# 节点名 X_name,# 输入 Y_name,# 输出 kernel_shape = (7,7), strides = (2,2), auto_pad ="VALID", dilations = [1,1,1], pads = [3...
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...
FLOAT, shape=(1, 5))] outputs = [helper.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...
model.graph.node[i].input[0] = "add_node_0_output" break onnx.save(model,"del_mul.onnx") 使用netron打开后: 三、替换两个Add节点之间的Mul节点为Add节点 model = onnx.load("test.onnx") #创建新的Add节点 add_node_insert = helper.make_node("Add", ["add_node_0_output", "add_inser...
node = onnx.helper.make_node('HardSigmoid', inputs=['x'], outputs=['y']) ng_results = run_node(node, [data])assertnp.allclose(ng_results, [expected]) 开发者ID:NervanaSystems,项目名称:ngraph-onnx,代码行数:21,代码来源:test_ops_unary.py ...
format( IR_node.variable_name + '_value_array', IR_node.name)) self.add_body(1, "{:15} = helper.make_node('Constant', inputs=[], outputs=['{}'], value=helper.make_tensor(name='const_tensor', data_type=onnx.mapping.NP_TYPE_TO_TENSOR_TYPE[{}.dtype], dims={}.shape, vals=...
NodeProto ValueInfoProto 现在,让我们抛开 PyTorch,尝试完全用 ONNX 的 Python API 构造一个描述线性函数output=a*x+b的 ONNX 模型。我们将根据上面的结构,自底向上地构造这个模型。 首先,我们可以用helper.make_tensor_value_info构造出一个描述张量信息的ValueInfoProto对象。如前面的类图所示,我们要传入张量名...
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 ...
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 ...