在Python中如何使用onnx.numpy_helper.from_array()将数组转换为ONNX格式

在Python中使用onnx.numpy_helper.from_array()函数将数组转换为ONNX格式的方法如下：

首先，需要确保已经安装了onnx和numpy库。

1. 导入所需要的库。

import numpy as np
import onnx
from onnx import numpy_helper

2. 创建一个数组。

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

3. 将数组转换为ONNX格式。

tensor = numpy_helper.from_array(arr)

4. 打印转换后的ONNX格式。

print(tensor)

完整的代码如下所示：

import numpy as np
import onnx
from onnx import numpy_helper

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tensor = numpy_helper.from_array(arr)
print(tensor)

运行上述代码，将会输出以下结果：

dims: [2, 3]
data_type: 7
float_data: []
int32_data: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
name: ""
raw_data: ""

在这个例子中，from_array函数将NumPy数组转换为ONNX格式的tensor表示。转换后的结果是一个onnx.TensorProto对象，代表了数组的维度、数据类型和数据本身。

dims字段表示了数组的维度，这里是一个2x3的矩阵。data_type字段表示了数据类型，这里是int32。int32_data字段是一个存储了具体数据的一维数组。

注意：from_array函数仅支持将float32、float64、int8、int16、int32和int64类型的数组转换为ONNX格式。其他数据类型不支持。

这样，你就可以使用onnx.numpy_helper.from_array()函数将数组转换为ONNX格式啦！