使用Python中的onnx.numpy_helper.from_array()方法将数组快速转换为ONNX格式的方法解析

在Python中，可以使用onnx.numpy_helper.from_array()方法来快速将数组转换为ONNX格式。

该方法的语法如下：

from_array(array, name=None)

其中，

- array 是要转换为ONNX格式的数组；

- name 是可选的，表示数组的名称。

该方法返回一个TensorProto对象，表示转换后的ONNX格式数组。

下面是一个使用onnx.numpy_helper.from_array()方法将数组转换为ONNX格式的例子：

import numpy as np
from onnx import numpy_helper

# 定义一个数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=np.int32)

# 将数组转换为ONNX格式
tensor_proto = numpy_helper.from_array(array, name="my_array")

# 打印转换后的ONNX格式数组
print(tensor_proto)

运行以上代码，将输出以下结果：

dims: 2
dims: 3
data_type: 7
raw_data: "\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x05\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00"

从上述结果可以看出，tensor_proto对象是一个TensorProto对象，表示转换后的ONNX格式数组。它包含了数组的维度（dims）和数组的原始数据（raw_data）。

当然，还可以使用tensor_proto对象的其他方法来访问和操作转换后的ONNX格式数组的属性和数据，例如：

print("Array name:", tensor_proto.name)
print("Array shape:", tensor_proto.dims)
print("Array dtype:", tensor_proto.data_type)
print("Array raw data:", tensor_proto.raw_data)

以上代码将分别输出数组的名称（name）、形状（dims）、数据类型（data_type）和原始数据（raw_data）。

总结起来，onnx.numpy_helper.from_array()方法是一个方便快捷的方法，可用于将数组快速转换为ONNX格式，并提供了更多操作ONNX格式数组的方法。