学习如何使用Python生成具有随机结构的OnnxGraphProto()图

OnnxGraphProto是Open Neural Network Exchange（ONNX）库提供的一种数据结构，用于表示神经网络模型的图形结构。使用Python生成具有随机结构的OnnxGraphProto图可以帮助我们了解如何使用ONNX库创建和操作神经网络。

首先，我们需要导入相关的库：

import onnx
from onnx import numpy_helper
from onnx.helper import make_graph, make_node, make_tensor_value_info, make_tensor

接下来，我们需要定义一些基本的元素，例如输入维度、输出维度和节点名称：

input_dim = [1, 3, 224, 224]  # 输入维度
output_dim = [1, 10]  # 输出维度
nodes_names = ['Conv1', 'ReLU1', 'MaxPool1', 'Conv2', 'ReLU2', 'MaxPool2']

接下来，我们将使用一个循环来创建每个节点。在每个节点中，我们将创建一个具有随机维度的输入张量和输出张量，并将其添加到图中：

nodes = []
for i in range(len(nodes_names)):
    input_name = 'input' if i == 0 else nodes_names[i-1] + '_output'
    output_name = nodes_names[i] + '_output'

    input_tensor = make_tensor_value_info(input_name, onnx.TensorProto.FLOAT, input_dim)
    output_tensor = make_tensor_value_info(output_name, onnx.TensorProto.FLOAT, output_dim)
    inputs = [input_name]
    outputs = [output_name]

    node = make_node('Conv', inputs, outputs, name=nodes_names[i])
    nodes.append(node)

在每个节点中，我们使用make_tensor_value_info函数创建一个输入张量和一个输出张量，其中包括维度信息。我们还使用make_node函数创建一个节点，并为其提供输入、输出和节点名称。

最后，我们将使用make_graph函数创建一个包含所有节点的图，并将其保存为一个OnnxGraphProto对象：

input_tensor = make_tensor_value_info('input', onnx.TensorProto.FLOAT, input_dim)
output_tensor = make_tensor_value_info('output', onnx.TensorProto.FLOAT, output_dim)

graph = make_graph(nodes, 'TestGraph', [input_tensor], [output_tensor])
model = make_model(graph)

在这个例子中，我们使用make_model函数将图包装成一个完整的ONNX模型，并可以保存为onnx文件。

通过以上步骤，我们就可以使用Python生成具有随机结构的OnnxGraphProto图。在实际应用中，我们可以根据需要修改代码来生成不同的图形结构，并将其用于训练和推理等任务中。