Python生成20个随机的ONNX__version__()版本号方法分析

ONNX是Open Neural Network Exchange的缩写，是一种开放的神经网络模型交换格式，它可以使得不同的深度学习框架之间可以互相导入和导出神经网络模型。在Python中生成随机的ONNX版本号可以使用以下方法：

方法一：使用random模块生成随机整数

import random

def generate_onnx_version():
    major_version = random.randint(1, 10)
    minor_version = random.randint(0, 99)
    patch_version = random.randint(0, 99)
    return f"{major_version}.{minor_version}.{patch_version}"

# 生成20个随机的ONNX版本号
for i in range(20):
    print(generate_onnx_version())

方法二：使用numpy模块生成随机整数

import numpy as np

def generate_onnx_version():
    major_version = np.random.randint(1, 11)
    minor_version = np.random.randint(0, 100)
    patch_version = np.random.randint(0, 100)
    return f"{major_version}.{minor_version}.{patch_version}"

# 生成20个随机的ONNX版本号
for i in range(20):
    print(generate_onnx_version())

方法三：使用random.choices方法生成随机选择版本号

import random

def generate_onnx_version():
    major_version = random.choices(range(1, 11), k=1)[0]
    minor_version = random.choices(range(0, 100), k=1)[0]
    patch_version = random.choices(range(0, 100), k=1)[0]
    return f"{major_version}.{minor_version}.{patch_version}"

# 生成20个随机的ONNX版本号
for i in range(20):
    print(generate_onnx_version())

这些方法都可以生成20个随机的ONNX版本号，每个版本号由三个数字组成，分别表示主版本号、次版本号和补丁版本号。生成的版本号是在合理的范围内随机生成的，可以使用这些版本号进行模型的导入和导出操作。