Python中的onnx.numpy_helper.from_array()方法详解及示例

onnx.numpy_helper.from_array()是一个用于将numpy数组转换为ONNX张量的方法。它接受一个numpy数组作为输入，并返回一个ONNX张量。

该方法的详细参数如下：

- **arr**：一个numpy数组，需要转换为ONNX张量的数组。

- **name**：可选参数，指定ONNX张量的名称。默认为None。

- **keep_raw_data**：可选参数，指定是否保留原始数据。默认为False。

使用示例：

import onnx
import numpy as np
from onnx import numpy_helper

# 创建一个numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将numpy数组转换为ONNX张量
tensor = numpy_helper.from_array(arr, "example_tensor")

# 将ONNX张量保存为ONNX模型
model = onnx.helper.make_model(tensor)
onnx.save_model(model, "example.onnx")

在上面的示例中，我们首先导入onnx和numpy_helper模块。然后，我们创建一个numpy数组arr。接下来，我们使用numpy_helper.from_array()方法将数组转换为ONNX张量。我们可以可选地指定ONNX张量的名称为"example_tensor"。最后，我们使用onnx.helper.make_model()创建一个包含该张量的ONNX模型，并将其保存为名为"example.onnx"的文件。

需要注意的是，使用此方法转换的ONNX张量将不包含原始数据。如果我们想要保留原始数据，可以将keep_raw_data参数设置为True。例如：

tensor = numpy_helper.from_array(arr, "example_tensor", keep_raw_data=True)

在这种情况下，转换后的ONNX张量将包含原始数据。但是，由于ONNX文件的大小可能会更大，因此除非有特定的需求，否则 将keep_raw_data参数设置为False。

使用from_array()方法可以很方便地将numpy数组转换为ONNX张量，并将其用于创建ONNX模型。这对于将模型从其他框架转移到ONNX或从其他框架加载模型并进行推理非常有用。