importonnxfromonnximporthelperfromonnximportTensorProto# 理解onnx中的组织结构# - ModelProto (描述的是整个模型的信息)# --- GraphProto (描述的是整个网络的信息)# --- NodeProto (描述的是各个计算节点,比如conv, linear)# --- TensorProto (描述的是tensor的信息,主要包括权重)# --- ValueInfoProto...
conv_input = helper.make_tensor_value_info('conv_input',TensorProto.FLOAT,[1,3,512,512]) conv_weight = helper.make_tensor_value_info('conv_weight',TensorProto.FLOAT,[32,3,3,3]) conv_bias = helper.make_tensor_value_info('conv_bias',TensorProto.FLOAT,[...
importonnxfrom onnximporthelperfrom onnximportTensorProtoa = helper.make_tensor_value_info('a', TensorProto.FLOAT, [10,10])x = helper.make_tensor_value_info('x', TensorProto.FLOAT, [10,10])b = helper.make_tensor_value_info('b', TensorPr...
# 需要导入模块: import onnx [as 别名]# 或者: from onnx importTensorProto[as 别名]defread_pb_file(data_file):""" Helper function to get data from pb files"""tensor = onnx.TensorProto()withopen(data_file,'rb')aspb_file: tensor.ParseFromString(pb_file.read())returnnumpy_helper.to_...
本文搜集整理了关于python中onnx TensorProto类的使用示例。Namespace/Package: onnxClass/Type: TensorProto导入包: onnx每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。示例1def make_tensor( name,# type: Text data_type,# type: TensorProto.DataType...
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、张量的基本数据类型、张量形状这三个信息。在 ONNX 中,不管是输入张量还是输出张量,它们的表示方式都是一样的。因此,这里我们用类似的方式为三个输入a, x, b和一个输出output构造Valu...
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)和initializer(TensorProto 类型),其中node中存放着...
from onnx import TensorProto # 预处理:创建一个包含两个节点的模型,Y是未知的 node1 = helper.make_node("Transpose", ["X"], ["Y"], perm=[1, 0, 2]) node2 = helper.make_node("Trans pose", ["Y"], ["Z"], perm=[1, 0, 2]) ...
import onnxfrom onnx import helper, shape_inferencefrom onnx import TensorProto# 预处理:创建一个包含两个节点的模型,Y是未知的node1 = helper.make_node("Transpose", ["X"], ["Y"], perm=[1, 0, 2])node2 = helper.make_node("Transpose", ["Y"], ["Z"], perm=[1, 0, 2])graph ...
b = helper.make_tensor_value_info('b', TensorProto.FLOAT, [10, 10]) output = helper.make_tensor_value_info('output', TensorProto.FLOAT, [10, 10]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 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...