通过Python生成的20个随机ONNX__version__()版本号的验证程序

ONNX是一种开放的神经网络操作表示法，它被设计用于机器学习模型的相互操作性。在Python中生成随机ONNX版本号的验证程序可以帮助确保生成的版本号是有效的，同时也可以提供一些使用ONNX版本号的示例代码。

下面是一个生成随机ONNX版本号的验证程序的示例：

import random

def generate_onnx_version():
    major = random.randint(0, 20)
    minor = random.randint(0, 99)
    patch = random.randint(0, 999)
    return f'{major}.{minor}.{patch}'

def validate_onnx_version(version):
    try:
        major, minor, patch = [int(x) for x in version.split('.')]
        if major >= 0 and minor >= 0 and patch >= 0:
            return True
        else:
            return False
    except:
        return False

# 生成并验证20个随机ONNX版本号
versions = []
for _ in range(20):
    version = generate_onnx_version()
    is_valid = validate_onnx_version(version)
    versions.append((version, is_valid))

# 打印生成的版本号和验证结果
for version, is_valid in versions:
    print(f'Version: {version}, Valid: {is_valid}')

在上面的示例中，我们首先定义了一个generate_onnx_version()函数，它使用random模块生成随机的ONNX版本号。生成的版本号有三个部分：主要版本号（0到20之间的整数）、次要版本号（0到99之间的整数）和补丁版本号（0到999之间的整数）。

然后，我们定义了一个validate_onnx_version()函数，它接受一个版本号作为输入，并检查版本号是否有效。函数首先尝试将版本号拆分为主要、次要和补丁三个部分，并将它们转换为整数。然后，函数检查每个部分是否大于等于零，如果是，则返回True，否则返回False。如果在拆分或转换部分出现错误，函数也会返回False。

接下来，我们使用一个循环生成并验证20个随机的ONNX版本号。在每次迭代中，我们生成一个随机版本号，并将其传递给validate_onnx_version()函数进行验证。生成的版本号和验证结果被追加到一个列表中。

最后，我们遍历生成的版本号和验证结果列表，并打印每个版本号及其验证结果。

使用这个程序，您可以生成和验证20个随机的ONNX版本号。生成的版本号将具有不同的主要、次要和补丁数字，并且将被显示为具有相应验证结果的输出。