graph = helper.make_graph([resize_node,conv_node,add_node],'resize_conv_add_graph',inputs=[input,roi,scales,conv_weight,conv_bias,add_input],outputs=[output]) 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_graph 的节点参数有一个要求:计算图的节点必须以拓扑序给出(如果按拓扑序遍历所有节点的话,能保证每个节点的输入都能在之前节点的输出里找到)。 拓扑排序:对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性序列,使...
make_graph( name="mymodel", inputs=inputs, outputs=outputs, nodes=nodes, initializer=initializer ) # 如果名字不是ai.onnx,netron解析就不是太一样了 opset = [ helper.make_operatorsetid("ai.onnx", 11) ] # producer主要是保持和pytorch一致 model = helper.make_model(graph, opset_...
make_model(graph, **kwargs) graph:用make_graph生成的GraphProto **kwargs:构建ModelProto中的opset_import,这个还没弄太清楚,不过不影响生成模型 这个函数中会先实例化一个ModelProto---model,其中会对它的ir_version(现在默认是3)、graph(就是把传入的graph复制进model.graph)、opset_import做处理。具体可以...
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...
GraphProto NodeProto AttributeProto ValueInfoProto TensorProto 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...
这里make_graph的节点参数有一个要求:计算图的节点必须以拓扑序给出。 拓扑序是与有向图的相关的数学概念。如果按拓扑序遍历所有节点的话,能保证每个节点的输入都能在之前节点的输出里找到(对于 ONNX 模型,我们把计算图的输入张量也看成“之前的输出”)。
(inp) node_def = helper.make_node("IsInf", ["X"], ["Y"]) graph_def = helper.make_graph( [node_def], name="test_unknown_shape", inputs=[ helper.make_tensor_value_info("X", TensorProto.FLOAT, [None]), ], outputs=[helper.make_tensor_value_info("Y", TensorProto.BOOL, [...
graph = helper.make_graph([mul, add], 'linear_func', [a, x, b], [output]) model = helper.make_model(graph) # save model onnx.checker.check_model(model) print(model) onnx.save(model, 'linear_func.onnx') 1. 2. 3. 4. ...
这个示例演示了如何使用helper的make_tensor_value_info, make_mode, make_graph, make_model等方法来搭建一个onnx模型。 相比于PyTorch或其它框架,这些API看起来仍然显得比较繁琐,一般我们也不会用ONNX来搭建一个大型的网络模型,而是通过其它框架转换得到一个ONNX模型。