使用Python生成OnnxGraphProto()图的自动化方法

生成ONNX图的自动化方法包括定义和构建模型，然后使用onnx模块将模型转换为ONNX图。下面是一个使用Python生成ONNX图的自动化例子。

首先，我们需要导入所需的模块：

import torch
import torchvision
import torch.onnx as onnx

接下来，我们定义和构建一个PyTorch模型。在示例中，我们将使用一个已经训练过的ResNet模型作为示例：

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

然后，我们将创建一个随机输入张量作为示例输入：

input_shape = (1, 3, 224, 224)
dummy_input = torch.randn(*input_shape)

接下来，我们使用torch.onnx.export()函数将模型转换为ONNNX图：

output_path = "model.onnx"
onnx.export(model, dummy_input, output_path, verbose=True)

在这个例子中，我们将导出的ONNX图保存到名为model.onnx的文件中。verbose=True参数将打印处理过程的详细信息。

现在，我们已经生成了ONNX图。我们可以将ONNX图加载到一个ONNX模型中，并通过其API查看图的内容：

import onnx

onnx_model = onnx.load(output_path)
graph = onnx_model.graph

# 输出ONNX图中的节点和输入/输出信息
for node in graph.node:
    print(node)
    
for input in graph.input:
    print(input)

for output in graph.output:
    print(output)

通过以上代码，我们可以访问ONNX图的节点、输入和输出信息，并根据需要进行进一步的处理或分析。

以上是一个使用Python生成ONNX图的自动化方法的简单例子。通过定义和构建模型，然后使用onnx.export()函数将其转换为ONNX图，我们可以实现自动化的ONNX图生成。