学习如何在Python中使用OnnxGraphProto()创建和修改图

在Python中，可以使用onnx模块中的OnnxGraphProto()类来创建和修改ONNX图。ONNX图是由节点（NodeProto）和边（EdgeProto）组成的计算图。

首先，我们需要导入相关的模块和类：

import onnx
from onnx import helper, TensorProto, GraphProto

接下来，我们可以使用OnnxGraphProto()类的构造函数来创建一个空的ONNX图，并指定图的名称和图的产生者：

graph = GraphProto()
graph.name = 'example_graph'
graph.producer_name = 'example_producer'

要向图中添加节点，我们可以创建一个NodeProto对象，并设置节点的名称、输入和输出等属性。然后，将节点添加到图中：

node = onnx.helper.make_node(
    'Add',      # 节点的类型
    inputs=['input1', 'input2'],    # 输入的名称
    outputs=['output']      # 输出的名称
)
graph.node.extend([node])    # 将节点添加到图中

我们可以通过调用OnnxGraphProto()对象的node属性来访问图中的所有节点：

for node in graph.node:
    print(node.name)

要修改图中的节点，可以直接修改节点的属性。例如，我们可以修改节点的类型或输入输出的名称：

graph.node[0].op_type = 'Sub'   # 修改节点的类型为Subtraction
graph.node[0].inputs[0] = 'input3'   # 修改输入的名称为input3

要保存图到ONNX文件中，我们可以使用onnx模块中的函数：

onnx.save(graph, 'example_graph.onnx')

除了创建和修改图，我们还可以使用OnnxGraphProto()对象的人口图属性来设置图中的输入和输出。例如，我们可以创建一个TensorProto对象来表示图的输入，并将其加入到图的输入列表中：

input_tensor = helper.make_tensor_value_info(
    'input',                    # 输入的名称
    TensorProto.FLOAT,           # 输入的数据类型
    [1, 3, 224, 224]             # 输入的形状
)
graph.input.extend([input_tensor])   # 将TensorProto对象加入到图的输入列表中

同样，我们可以创建一个TensorProto对象来表示图的输出，并将其加入到图的输出列表中：

output_tensor = helper.make_tensor_value_info(
    'output',                   # 输出的名称
    TensorProto.FLOAT,           # 输出的数据类型
    [1, 1, 224, 224]             # 输出的形状
)
graph.output.extend([output_tensor])     # 将TensorProto对象加入到图的输出列表中

以上就是在Python中使用OnnxGraphProto()创建和修改图的方法和示例。通过使用OnnxGraphProto()类，我们可以方便地创建和修改ONNX图，实现更加灵活和定制化的图模型。