Python中生成随机OnnxGraphProto()图的优化技巧

在Python中生成随机的OnnxGraphProto图时，可以使用以下优化技巧：

1. 使用随机数生成器生成随机数：Python的random模块提供了各种生成随机数的函数，可以使用这些函数生成Onnx图中的随机数。例如，可以使用random.randint()函数生成整数，random.uniform()函数生成浮点数。

2. 使用循环生成多个操作节点：可以使用循环语句生成多个操作节点，并将这些节点连接起来形成一个完整的Onnx图。例如，可以使用for循环生成多个加法操作节点，并将它们连接起来。

下面是一个使用上述优化技巧生成随机OnnxGraphProto图的例子：

import random
import onnx
from onnx import helper, numpy_helper

def generate_random_onnx_graph():
    # 创建一个空的Onnx图
    graph = helper.make_graph([], "random_graph", [], [])

    # 设置随机数生成器的种子，保证每次运行生成的图都是一样的
    random.seed(0)

    # 生成操作节点的数量
    num_nodes = random.randint(5, 10)

    # 生成操作节点
    input_shape = (1, 3, 224, 224)  # 输入形状
    output_shape = (1, 10)  # 输出形状
    for i in range(num_nodes):
        # 随机生成操作节点的类型
        type = random.choice(["Add", "Sub", "Mul", "Div"])

        # 创建输入和输出的名称
        input_name = f"input_{i}"
        output_name = f"output_{i}"

        # 随机生成操作节点的输入和输出形状
        input_shape = random.choice([(1, 3, 224, 224), (1, 10)])
        output_shape = random.choice([(1, 3, 224, 224), (1, 10)])

        # 创建输入和输出的张量
        input_tensor = helper.make_tensor_value_info(input_name, onnx.TensorProto.FLOAT, input_shape)
        output_tensor = helper.make_tensor_value_info(output_name, onnx.TensorProto.FLOAT, output_shape)

        # 创建操作节点，并设置输入和输出
        if type == "Add":
            node = helper.make_node("Add", [input_name, "bias"], [output_name])
        elif type == "Sub":
            node = helper.make_node("Sub", [input_name, "bias"], [output_name])
        elif type == "Mul":
            node = helper.make_node("Mul", [input_name, "scalar"], [output_name])
        elif type == "Div":
            node = helper.make_node("Div", [input_name, "scalar"], [output_name])

        # 将操作节点添加到图中
        graph.node.append(node)

    # 设置图的输入和输出
    graph.input.extend([input_tensor])
    graph.output.extend([output_tensor])

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

    return model

# 生成随机OnnxGraphProto图
model = generate_random_onnx_graph()

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

在上面的例子中，我们定义了一个generate_random_onnx_graph()函数，该函数将生成一个随机的OnnxGraphProto图。在函数内部，我们使用了随机数生成器和循环语句来生成随机的操作节点，并将这些节点连接起来形成一个完整的图。最后，我们使用onnx.save()函数将生成的模型保存到文件中。

通过使用上述优化技巧，可以方便地生成随机的OnnxGraphProto图，并进行进一步的数据处理和模型优化。