使用Python实现从零开始生成OnnxGraphProto()图的过程

在Python中，可以使用onnx库来从零开始生成OnnxGraphProto()图。onnx是一个用于处理ONNX（Open Neural Network Exchange）模型的库，它提供了一组工具和API来加载、创建、修改和保存ONNX模型。

下面是一个生成OnnxGraphProto()图的基本步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import onnx
from onnx import helper, shape_inference

2. 创建输入和输出的TensorProto类型：

# 创建输入的TensorProto
input_tensor = helper.make_tensor_value_info('input', onnx.TensorProto.FLOAT, ['batch_size', 'input_size'])

# 创建输出的TensorProto
output_tensor = helper.make_tensor_value_info('output', onnx.TensorProto.FLOAT, ['batch_size', 'output_size'])

3. 创建节点（Nodes）：

# 创建节点的输入和输出
node_inputs = ['input']
node_outputs = ['output']

# 创建节点的属性
node_attributes = {'name': 'my_node'}

# 创建节点
node = helper.make_node('MyOperator', node_inputs, node_outputs, name='MyNode', **node_attributes)

4. 创建计算图（Graph）：

# 创建计算图
graph = helper.make_graph(nodes=[node], name='MyGraph', inputs=[input_tensor], outputs=[output_tensor])

5. 创建模型（Model）：

# 创建模型
model = helper.make_model(graph, producer_name='MyProducer')

6. 验证模型并保存：

# 验证模型
onnx.checker.check_model(model)

# 保存模型
onnx.save_model(model, 'my_model.onnx')

这是一个简单的例子，创建一个只有一个自定义节点的计算图，并保存为ONNX模型。

import onnx
from onnx import helper, shape_inference

# 创建输入和输出的TensorProto
input_tensor = helper.make_tensor_value_info('input', onnx.TensorProto.FLOAT, ['batch_size', 'input_size'])
output_tensor = helper.make_tensor_value_info('output', onnx.TensorProto.FLOAT, ['batch_size', 'output_size'])

# 创建节点的输入和输出
node_inputs = ['input']
node_outputs = ['output']

# 创建节点的属性
node_attributes = {'name': 'my_node'}

# 创建节点
node = helper.make_node('MyOperator', node_inputs, node_outputs, name='MyNode', **node_attributes)

# 创建计算图
graph = helper.make_graph(nodes=[node], name='MyGraph', inputs=[input_tensor], outputs=[output_tensor])

# 创建模型
model = helper.make_model(graph, producer_name='MyProducer')

# 验证模型
onnx.checker.check_model(model)

# 保存模型
onnx.save_model(model, 'my_model.onnx')

上述例子是一个自定义节点的简单计算图的基本流程。根据实际需求，可以创建更复杂的计算图，并进行更多的操作，例如添加更多的节点、修改节点的属性、改变图的结构等。这样可以通过ONNX模型在不同的深度学习框架和平台之间共享模型，并实现模型的跨平台部署。