import onnx from onnx import helper # 创建一个Cast节点,将输入张量的数据类型从float32转换为int32 cast_node = helper.make_node("Cast", ["input"], ["output"], to=7) # 创建一个简单的ONNX图 graph_def = helper.make_graph( [cast_node], "cast_graph", [helper.make_tensor_...
在构建ONNX模型的时候,https://github.com/onnx/onnx/blob/master/onnx/helper.py这个文件非常重要,我们可以利用它提供的make_node,make_graph,make_tensor等等接口完成一个ONNX模型的构建,一个示例如下: import onnx from onnx import helper from onnx import AttributeProto, TensorProto, GraphProto # The ...
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], [output]) 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...
ONNX是用DAG来描述网络结构的,也就是一个网络(Graph)由节点(Node)和边(Tensor)组成,ONNX提供的helper类中有很多API可以用来构建一个ONNX网络模型,比如make_node, make_graph, make_tensor等,下面是一个单个Conv2d的网络构造示例: import onnx from onnx import helper from onnx import TensorProto import num...
node_def = helper.make_node( 'Pad',# name ['X','pads','value'],# inputs ['Y'],# outputs mode='constant',# attributes ) # Create the graph (GraphProto) graph_def = helper.make_graph( [node_def],# nodes 'test-model',# name ...
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 ...
helper.make_node() defmake_node(op_type,# 要构造的op的名字(string) -> 相当于是将一个op封装为一个节点inputs,# 输入当前节点的节点名称(list of string)outputs,# 当前节点输出的名称(list of string) -> 当节点只有一个输出时,节点名称就相当于outputsname=None,# 可选参数:当前节点的名称,作为索引...
new_node = onnx.helper.make_node( 'Not', name='__Not__Equal_322', inputs=['412'], outputs=['414'], ) graph.node.remove(node) graph.node.insert(322, new_node) onnx.checker.check_model(onnx_model) onnx.save(onnx_model, onnxfile) ...
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...
node1 = helper.make_node("Transpose", ["X"], ["Y"], perm=[1,0,2]) node2 = helper.make_node("Trans pose", ["Y"], ["Z"], perm=[1,0,2]) graph = helper.make_graph( [node1, node2], "two-transposes", [helpe...