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: TensorPr
当TypeProto里是tensor_type时,message Tensor里的TensorShapeProto用来描述一个Tensor的shape信息,要知道,一个tensor的shape可以是具体的数值,比如[32, 3, 640, 640],也可是以符号变量,在nlp模型中很常见,比如[bat_size, max_seq_len],于是TensorShapeProto里也是通过oneof来二选一,要么是dim_value,要么是dim_...
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计算节点,input 中存放着模型所有的输入节点,output 存放着模型所有的输出节点,initializer存放
dtype = initializer.data_type logging.info(f"initializer with type: {onnx_datatype_to_npType(dtype)} ") # print tenth buffer weights = np.frombuffer(initializer.raw_data, dtype=onnx_datatype_to_npType(dtype)) logging.info(f"initializer first 10 wights:{weights[:10]}") def parser_tens...
message Tensor { optional TensorProto.DataType elem_type = 1; optional TensorShapeProto shape = 2; 维数大小的空列表[]是有效的张量shape,表示零维(标量)值。零维张量不同于未知维数的张量,它由张量记录中缺少的“shape”属性来表示。当值类型(包括节点输入)中缺少shape属性时,它指示相应的运行时值可以具有...
TensorProto() new_tensor.CopyFrom(attr_value) new_tensor.data_type = 6 # FP32 # 替换原始TensorProto对象 node.attribute[attr_name] = new_tensor # 保存修改后的模型 onnx.save(model, 'model_fp32.onnx') 请注意,这只是一个简单的示例,可能需要根据您的具体模型和需求进行调整。借助百度智能云...
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,[...
import ai.onnxruntime.OnnxMl.TensorProto; import ai.onnxruntime.OnnxMl.TensorProto.DataType; import ai.onnxruntime.OrtSession.Result; import ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions; import ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode; ...
data_type:数据类型 [类型:TensorProto.DataType] 如TensorProto.FLOAT、TensorProto.UINT8、TensorProto.FLOAT16等 dims:数据维度 [类型:int列表/元组] vals:数据值,好像要可迭代的 [类型:任意] raw:选择是否用二进制编码 [类型:bool] raw为False的时候,就会用相应的TensorProto来存储基于data_type的值,若raw为...
fromonnximportTensorProto # 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])