Python生成的20个随机ONNX__version__()版本号代码分享
发布时间：2023-12-11 08:52:58
生成随机的ONNX版本号可以使用Python的random模块来实现。下面是一个生成20个随机ONNX版本号的代码示例：
import random
def generate_onnx_versions(num_versions):
versions = []
for _ in range(num_versions):
major = random.randint(1, 10)
minor = random.randint(0, 9)
patch = random.randint(0, 9)
version = f"{major}.{minor}.{patch}"
versions.append(version)
return versions
# 生成20个随机ONNX版本号
random_versions = generate_onnx_versions(20)
print(random_versions)
代码说明：
- generate_onnx_versions函数用于生成指定数量的随机ONNX版本号。函数接受一个整数参数num_versions，指定要生成的随机版本号的数量。函数返回一个包含随机版本号的列表。
- 在循环中，使用random.randint(a, b)函数来生成指定范围内的随机整数。这里的范围是从1到10（主版本号）、从0到9（次版本号和修订号）。
- 使用f-string来构建版本号字符串，并将其添加到结果列表中。
- 最后，调用generate_onnx_versions函数来生成20个随机版本号，并将结果打印出来。
运行以上代码会输出一个包含20个随机ONNX版本号的列表，例如：
['2.8.5', '3.7.2', '1.0.1', '6.0.0', '10.3.4', '9.1.5', '7.4.0', '5.2.1', '4.7.1', '8.4.7', '2.2.3', '1.3.3', '6.9.4', '9.5.6', '3.1.3', '1.7.7', '10.6.0', '8.2.0', '4.0.8', '7.5.4']
这些版本号可以用于模拟随机生成的ONNX模型的版本信息，并进行后续的测试和分析。
使用这些随机版本号，你可以编写测试代码来检查某个ONNX模型是否支持特定版本的ONNX运行时，例如：
def check_onnx_compatibility(onnx_model_path, onnx_runtime_version):
# 检查ONNX模型是否与指定的运行时版本兼容
# ...
pass
onnx_model_path = "model.onnx"
for version in random_versions:
check_onnx_compatibility(onnx_model_path, version)
在check_onnx_compatibility函数中，你可以使用ONNX Runtime的Python API来加载ONNX模型，并检查其是否与指定的运行时版本兼容。具体的兼容性检查实现需要参考ONNX Runtime的官方文档和API文档。
希望这个示例对你有所帮助！