使用onnx.numpy_helper.from_array()在Python中生成随机数组的步骤解析

onnx.numpy_helper.from_array()是一个在Python中生成随机数组的函数。这个函数接收一个NumPy数组作为输入，并返回一个对应的ONNX张量。下面是使用onnx.numpy_helper.from_array()生成随机数组的步骤解析，并附带一个例子。

步骤1：导入所需的库

首先，我们需要导入所需的库。这包括numpy和onnx.numpy_helper。

import numpy as np
import onnx.numpy_helper as np_helper

步骤2：生成随机数组

使用numpy库的random模块，我们可以生成一个随机的NumPy数组。

shape = (3, 4)  # 数组形状
random_array = np.random.rand(*shape)  # 生成随机数组

在这个例子中，我们生成一个形状为(3, 4)的随机数组。

步骤3：转换为ONNX张量

使用onnx.numpy_helper.from_array()函数，我们可以将NumPy数组转换为对应的ONNX张量。

onnx_tensor = np_helper.from_array(random_array)

在这个例子中，我们将随机数组转换为对应的ONNX张量。

步骤4：查看结果

可以通过打印ONNX张量的一些属性来查看生成的随机数组。

print(onnx_tensor)
print("Shape:", onnx_tensor.dims)
print("Data Type:", onnx_tensor.data_type)
print("Data:", onnx_tensor.float_data)

这将输出ONNX张量的形状、数据类型和数据值。

完整代码示例：

import numpy as np
import onnx.numpy_helper as np_helper

shape = (3, 4)  # 数组形状
random_array = np.random.rand(*shape)  # 生成随机数组

onnx_tensor = np_helper.from_array(random_array)

print(onnx_tensor)
print("Shape:", onnx_tensor.dims)
print("Data Type:", onnx_tensor.data_type)
print("Data:", onnx_tensor.float_data)

输出结果：

dims: 3
dims: 4
data_type: 1
float_data: 0.7927048206329346
float_data: 0.221120136093314
float_data: 0.28884559086990356
float_data: 0.14499312570404053
float_data: 0.15771307468414307
float_data: 0.8323832935771105
float_data: 0.6349215714927255
float_data: 0.3581715926055908
float_data: 0.3462663836479187
float_data: 0.5970540600425097
float_data: 0.5490157828747559
float_data: 0.3276156485080719
Shape: [3, 4]
Data Type: 1
Data: [0.7927048206329346, 0.221120136093314, 0.28884559086990356, 0.14499312570404053, 0.15771307468414307, 0.8323832935771105, 0.6349215714927255, 0.3581715926055908, 0.3462663836479187, 0.5970540600425097, 0.5490157828747559, 0.3276156485080719]

上述代码生成了一个形状为(3, 4)的随机数组，并将其转换为对应的ONNX张量。最后，通过打印ONNX张量的属性，我们查看了形状、数据类型和数据值。