Python中使用OnnxGraphProto()生成随机图的工具介绍

在Python中，可以使用OnnxGraphProto()函数生成随机图，该函数是在onnx库中提供的。使用该函数可以方便地生成随机的Onnx图，并通过设置不同的参数来控制生成图的结构和属性。下面是一个详细的介绍和使用例子。

首先，我们需要安装onnx库。使用以下命令可以安装最新版本的onnx库：

pip install onnx

接下来，我们可以使用以下代码生成一个随机的Onnx图：

import onnx
from onnx import helper

# 创建一个空的OnnxGraphProto对象
graph = helper.make_graph([], [], name="random_graph")

# 创建一个OnnxModelProto对象
model = helper.make_model(graph, producer_name="random_model")

# 保存模型到文件中
onnx.save_model(model, "random_model.onnx")

在上面的代码中，我们首先导入了onnx库和helper模块，然后使用make_graph()函数创建了一个空的OnnxGraphProto对象。make_graph()函数的第一个参数是输入节点列表，第二个参数是输出节点列表，第三个参数是图的名称。在这个例子中，我们没有任何输入和输出节点，所以传入了空列表。

然后，我们使用make_model()函数创建了一个OnnxModelProto对象，并将之前创建的图作为参数传入。make_model()函数的第一个参数是图对象，第二个参数是模型的制造者名称。

最后，我们可以使用onnx.save_model()函数将模型保存到文件中。onnx.save_model()函数的第一个参数是模型对象，第二个参数是保存文件的名称。

这样，我们就生成了一个随机的Onnx图，并将它保存到了文件random_model.onnx中。

除了以上的基本用法，OnnxGraphProto()函数还提供了很多参数来控制生成图的结构和属性。例如，我们可以指定图中的输入和输出节点的类型、形状和名称。我们还可以添加不同类型的节点，例如Add节点和Multiply节点，来构建复杂的计算图。

以下是一个更高级的例子，展示了如何创建一个具有输入节点、加法节点和输出节点的计算图：

import onnx
from onnx import helper
from onnx import AttributeProto, TensorProto

# 创建输入节点
input_1 = helper.make_tensor_value_info('input_1', TensorProto.FLOAT, [1])
input_2 = helper.make_tensor_value_info('input_2', TensorProto.FLOAT, [1])

# 创建加法节点
add_node = helper.make_node(
    'Add',
    inputs=['input_1', 'input_2'],
    outputs=['output'],
)

# 创建输出节点
output = helper.make_tensor_value_info('output', TensorProto.FLOAT, [1])

# 创建图对象
graph = helper.make_graph(
    [add_node],
    'random_graph',
    [input_1, input_2],
    [output],
)

# 创建模型对象
model = helper.make_model(graph, producer_name="random_model")

# 保存模型到文件
onnx.save_model(model, "random_model.onnx")

在上述代码中，我们首先使用make_tensor_value_info()函数创建了两个输入节点的定义，分别为input_1和input_2。这个函数的第一个参数是节点的名称，第二个参数是节点的数据类型，第三个参数是节点的形状。

然后，我们使用make_node()函数创建了一个加法节点，该节点有两个输入，分别为input_1和input_2，一个输出为output。make_node()函数的第一个参数是节点的类型，第二个参数是输入节点的列表，第三个参数是输出节点的列表。

接下来，我们使用make_graph()函数创建了一个图对象，将之前创建的输入节点、加法节点和输出节点作为参数传入。make_graph()函数的第一个参数是节点列表，第二个参数是图的名称，第三个参数是输入节点的列表，第四个参数是输出节点的列表。

最后，我们使用make_model()函数创建了一个模型对象，并将图对象和模型的制造者名称作为参数传入。make_model()函数的第一个参数是图对象，第二个参数是模型的制造者名称。

最终，我们使用onnx.save_model()函数将模型保存到文件random_model.onnx中。

总结来说，在Python中使用OnnxGraphProto()生成随机图的工具非常方便。我们可以使用make_graph()函数创建一个空的图对象，然后使用其他函数来添加输入节点、输出节点和不同类型的计算节点，最后使用make_model()函数创建模型对象，并使用onnx.save_model()函数将模型保存到文件中。通过设置不同的参数，我们可以控制生成图的结构和属性，以满足我们的需求。