Python中使用OnnxGraphProto()生成随机图的调试技巧

在Python中使用OnnxGraphProto()生成随机图时，需要一些调试技巧来验证生成的图是否正确。下面是一些常用的调试技巧，并附带一个使用例子。

1. 查看节点数量：使用graph.node_size()方法可以获取图中节点的数量，可以确保生成的图中包含了预期的节点数量。

2. 查看节点名称和类型：使用graph.node()方法可以遍历图中的每个节点，并使用node.name()和node.op_type()方法获取节点的名称和类型。可以确保生成的图中包含了预期的节点，并且节点的名称和类型符合预期。

3. 查看节点的输入和输出：使用node.input()和node.output()方法可以获取节点的输入和输出。可以确保生成的图中节点的输入和输出符合预期，以及节点之间的连接关系是否正确。

4. 检查图的合法性：使用graph.ir_version()和graph.producer_name()方法可以获取图的版本和生成器名称。可以使用这些信息来验证生成的图是否符合ONNX的规范。

下面是一个使用OnnxGraphProto()生成随机图的示例代码：

import onnx

# 生成一个空图
graph = onnx.GraphProto()

# 设置图的版本和生成器名称
graph.ir_version = 7
graph.producer_name = "onnx-example"

# 添加一个输入节点
input_node = graph.node.add()
input_node.name = "input"
input_node.op_type = "Input"

# 添加一个随机节点
random_node = graph.node.add()
random_node.name = "random"
random_node.op_type = "Random"
random_node.input.extend(["input"])
random_node.output.extend(["output"])

# 添加一个输出节点
output_node = graph.node.add()
output_node.name = "output"
output_node.op_type = "Output"
output_node.input.extend(["random"])

# 打印节点数量
print("Node count: ", graph.node_size())

# 打印每个节点的名称和类型
for node in graph.node:
    print("Node name:", node.name)
    print("Node op type:", node.op_type)

# 打印每个节点的输入和输出
for node in graph.node:
    print("Node inputs:", node.input)
    print("Node outputs:", node.output)

# 打印图的版本和生成器名称
print("Graph version:", graph.ir_version)
print("Graph producer name:", graph.producer_name)

在上述代码中，我们首先创建了一个空图，并设置了图的版本和生成器名称。然后，我们添加了三个节点：一个输入节点、一个随机节点和一个输出节点。最后，我们使用上述调试技巧打印了节点的数量、节点的名称和类型、节点的输入和输出，以及图的版本和生成器名称。