使用onnx.numpy_helperfrom_array()方法生成随机矩阵的示例

onnx.numpy_helper是ONNX库中的一个方法，用于将NumPy数组转换为ONNX中的TensorProto对象。TensorProto是ONNX中表示张量的数据结构，用于在模型中传递和处理张量数据。

下面是使用onnx.numpy_helper.from_array()方法生成随机矩阵的示例：

import numpy as np
import onnx
from onnx import numpy_helper

# 生成一个随机矩阵
random_matrix = np.random.rand(3, 3)

# 将随机矩阵转换为ONNX的TensorProto对象
tensor_proto = numpy_helper.from_array(random_matrix)

# 打印生成的ONNX TensorProto对象
print(tensor_proto)

在上面的示例中，首先使用NumPy库生成一个3x3的随机矩阵。然后，使用onnx.numpy_helper.from_array()方法将这个随机矩阵转换为ONNX的TensorProto对象。最后，打印生成的TensorProto对象。

示例输出可能类似于：

dims: 3
dims: 3
float_data: 0.23903149366378784 0.11224503441412735 0.5582336898422241 0.7102603282928467 0.9026414756948493 0.1029657856586066 0.8422926362480271 0.6771350010121966 0.6141407003542375
data_type: 1

上面的输出显示了张量的维度(dims)和数据类型(data_type)以及随机矩阵的元素值(float_data)。

使用onnx.numpy_helper.from_array()方法将NumPy数组转换为ONNX的TensorProto对象可以方便地将NumPy数组与ONNX模型集成，作为输入或输出传递给ONNX模型。