Python中利用OnnxGraphProto()生成随机图模型的实现方法

在Python中使用OnnxGraphProto()生成随机图模型的步骤如下：

步骤1：导入必要的模块和库

首先，我们需要导入相关的模块和库。在这个例子中，我们需要使用onnx、onnx.helper和random模块。

import onnx
from onnx import helper
from random import randint

步骤2：创建GraphProto对象

接下来，我们需要创建一个GraphProto对象。此对象将包含我们的随机图模型。

graph = helper.make_graph(
    [], [], []
)

此处的空列表用于存储模型的输入、输出和计算图的节点。

步骤3：添加输入节点

我们可以使用helper.make_tensor_value_info()来创建输入节点。

input_node = helper.make_tensor_value_info(
    'input', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 1]
)
graph.input.extend([input_node])

此处创建了一个名为'input'的输入节点，它将接受一个1x1的浮点数张量。将该节点添加到计算图的输入列表中。

步骤4：添加计算节点

现在，我们可以通过多次调用helper.make_node()来添加计算节点。

output_node = helper.make_tensor_value_info(
    'output', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 1]
)
graph.output.extend([output_node])

for i in range(5):
    op_type = 'RandomUniformLike'
    op_name = 'random_uniform_like_' + str(i)
    op_inputs = ['input']
    op_outputs = [op_name]
    
    lower = randint(0, 10)
    upper = randint(10, 20)
    
    attributes = [
        helper.make_attribute('lower', lower),
        helper.make_attribute('upper', upper)
    ]
    
    node = helper.make_node(op_type, op_inputs, op_outputs, name=op_name, attributes=attributes)
    graph.node.extend([node])

在这个例子中，我们创建了一个名为'output'的输出节点，它将输出一个1x1的浮点数张量。然后，我们使用循环多次创建计算节点。每个计算节点的类型为'RandomUniformLike'，输入为'input'，输出为'random_uniform_like_i'（其中i为节点的索引号）。我们为每个计算节点设置了两个随机属性lower和upper。

步骤5：添加输出节点

我们还需要添加一个输出节点。

output_node = helper.make_tensor_value_info(
    'output', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 1]
)
graph.output.extend([output_node])

此处创建了一个名为'output'的输出节点，它将输出一个1x1的浮点数张量。将该节点添加到计算图的输出列表中。

步骤6：创建ModelProto对象

最后，我们使用helper.make_model()创建一个ModelProto对象，并将之前创建的GraphProto对象添加到该模型中。

model = helper.make_model(graph)

现在，我们已经成功创建了一个随机图模型。

完整代码示例：

import onnx
from onnx import helper
from random import randint

graph = helper.make_graph(
    [], [], []
)

input_node = helper.make_tensor_value_info(
    'input', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 1]
)
graph.input.extend([input_node])

output_node = helper.make_tensor_value_info(
    'output', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 1]
)
graph.output.extend([output_node])

for i in range(5):
    op_type = 'RandomUniformLike'
    op_name = 'random_uniform_like_' + str(i)
    op_inputs = ['input']
    op_outputs = [op_name]
    
    lower = randint(0, 10)
    upper = randint(10, 20)
    
    attributes = [
        helper.make_attribute('lower', lower),
        helper.make_attribute('upper', upper)
    ]
    
    node = helper.make_node(op_type, op_inputs, op_outputs, name=op_name, attributes=attributes)
    graph.node.extend([node])

model = helper.make_model(graph)

这个例子中，我们创建了一个包含5个随机节点的计算图模型。每个随机节点的lower和upper属性都是随机生成的。

希望这个例子可以帮助你理解如何在Python中使用OnnxGraphProto()生成随机图模型。