使用Python编程实现随机生成OnnxGraphProto()图的高级方法

在Python中，使用onnx库可以实现随机生成OnnxGraphProto()图。OnnxGraphProto()是表示ONNX图形的协议缓冲区的对象。

下面是一个使用Python编程实现随机生成OnnxGraphProto()图的高级方法的示例代码：

import onnx
import numpy as np
import random

def create_random_graph(input_shape, output_shape, num_nodes):
    # 创建一个空的ONNX图
    graph = onnx.GraphProto()

    # 设置图的名称
    graph.name = 'RandomGraph'

    # 创建输入和输出张量
    input_tensor = onnx.helper.make_tensor_value_info('input', onnx.TensorProto.FLOAT, input_shape)
    output_tensor = onnx.helper.make_tensor_value_info('output', onnx.TensorProto.FLOAT, output_shape)

    # 将输入和输出张量添加到图中
    graph.input.extend([input_tensor])
    graph.output.extend([output_tensor])

    # 随机生成一些节点
    for i in range(num_nodes):
        # 随机选择一种操作
        operator = random.choice(['Add', 'Sub', 'Mul', 'Div'])
        
        # 随机生成节点的名称
        node_name = f'node{i}'

        # 随机生成一些输入张量
        input_tensors = []
        for j in range(random.randint(1, 3)):
            shape = (random.randint(1, 5), random.randint(1, 5), random.randint(1, 5))
            tensor = onnx.helper.make_tensor_value_info(f'input{j}', onnx.TensorProto.FLOAT, shape)
            input_tensors.append(tensor)

        # 创建输出张量
        output_tensor = onnx.helper.make_tensor_value_info('output', onnx.TensorProto.FLOAT, input_shape)

        # 创建节点
        if operator == 'Add':
            node = onnx.helper.make_node(operator, input_tensors, [output_tensor], name=node_name)
        else:
            node = onnx.helper.make_node(operator, input_tensors[:-1], [output_tensor], name=node_name)

        # 将节点添加到图中
        graph.node.extend([node])

    return graph

# 设置输入和输出形状
input_shape = (3, 4, 5)
output_shape = (3, 4, 5)

# 创建一个随机图形
graph = create_random_graph(input_shape, output_shape, num_nodes=5)

# 打印图形
print(graph)

上述示例代码中，create_random_graph函数接受输入形状、输出形状和节点数量作为参数，然后使用onnx库生成一个空的ONNX图。然后，它随机选择一种操作（例如Add、Sub、Mul、Div），随机生成节点的名称，并随机生成一些输入张量。然后，它创建一个输出张量，并使用onnx.helper.make_node函数创建节点。最后，它将节点添加到图中，并返回包含随机生成图的OnnxGraphProto()对象。

在上述示例代码中，我们随机生成了一个包含5个节点的ONNX图，并打印出生成的图的表示形式。

这是一个高级方法，因为它允许根据需求生成具有不同形状的随机图，并使用随机的操作类型来连接节点。