使用Python在OnnxGraphProto()中生成随机的神经网络图

在使用Python生成随机的神经网络图时，可以使用ONNX格式的OnnxGraphProto()来创建和表示神经网络结构。下面是一个生成随机神经网络图的例子：

import numpy as np
import onnx
from onnx import helper, numpy_helper

# 随机生成神经网络图
def generate_random_neural_network(input_shape, output_shape, hidden_layers=2, hidden_units=32, activation='relu'):
    # 创建空的图
    graph = helper.make_graph([], "RandomNeuralNetwork", [], [])

    # 添加输入节点
    input_shape = [1] + list(input_shape)
    input_tensor = helper.make_tensor_value_info("input", onnx.TensorProto.FLOAT, input_shape)
    graph.input.extend([input_tensor])

    # 添加输出节点
    output_shape = [1] + list(output_shape)
    output_tensor = helper.make_tensor_value_info("output", onnx.TensorProto.FLOAT, output_shape)
    graph.output.extend([output_tensor])

    # 添加隐藏层
    for i in range(hidden_layers):
        input_node_name = graph.node[-1].output[0] if i == 0 else graph.node[-1].name
        output_node_name = f"hidden_{i}"
        graph.node.extend([generate_random_layer(input_node_name, output_node_name, hidden_units, activation)])

    # 添加输出层
    input_node_name = graph.node[-1].output[0]
    graph.node.extend([generate_random_layer(input_node_name, "output", output_shape[-1], activation)])

    # 为节点生成唯一的名称
    graph = helper.make_model(graph, producer_name='RandomNeuralNetwork')

    return graph

# 生成一个随机的神经网络层
def generate_random_layer(input_node, output_node, units, activation):
    node = helper.make_node("RandomLayer", inputs=[input_node], outputs=[output_node], units=units, activation=activation)
    return node

# 使用示例 
input_shape = (32, 32, 3)
output_shape = (10,)
hidden_layers = 2
hidden_units = 64
activation = 'relu'

# 生成随机神经网络图
random_network = generate_random_neural_network(input_shape, output_shape, hidden_layers, hidden_units, activation)

# 保存神经网络图到ONNX文件
onnx_filename = "random_network.onnx"
onnx.save_model(random_network, onnx_filename)

上述代码定义了两个函数generate_random_neural_network()和generate_random_layer()用于生成随机的神经网络图。generate_random_neural_network()函数根据输入的参数创建一个空的图，并添加输入节点和输出节点，然后根据指定的隐藏层数和隐藏单元数，调用generate_random_layer()函数生成指定数量的随机隐藏层，并逐层连接起来。最后，根据生成的图创建ONNX模型，并将其保存到ONNX文件中。

这个例子中使用的"RandomLayer"并不是ONNX标准中预定义的操作之一，你可以根据自己的需求替换为其他类型的层或操作。

通过这个例子，你可以根据需要生成具有不同结构和配置的随机神经网络图，并将其保存到ONNX文件，用于后续的模型训练或推理等任务。对于调试、测试、数据生成等场景，这种随机生成神经网络图的方法非常有用。