Python中关于onnx.numpy_helperfrom_array()的简单介绍

onnx.numpy_helper.from_array() 是一个用于将NumPy数组转换为ONNX张量的函数。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放标准，用于描述深度学习模型的交换格式。该函数可以方便地将NumPy数组转换为ONNX张量，从而将模型从一个深度学习框架转换到另一个框架。

使用 onnx.numpy_helper.from_array() 函数，你需要安装 onnx 和 numpy 包。以下是一个使用 onnx.numpy_helper.from_array() 函数的简单例子：

首先，安装所需的包：

pip install onnx numpy

然后，导入所需的库：

import numpy as np
from onnx import numpy_helper

接下来，定义一个NumPy数组：

numpy_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

使用 onnx.numpy_helper.from_array() 函数将NumPy数组转换为ONNX张量：

onnx_tensor = numpy_helper.from_array(numpy_array)

现在，可以使用ONNX张量进行进一步的操作，例如保存到ONNX文件中：

from onnx import save

save(onnx_tensor, 'tensor.onnx')

以上就是使用 onnx.numpy_helper.from_array() 函数的简单介绍和示例。通过使用这个函数，可以方便地将NumPy数组转换为ONNX张量，以便在不同的深度学习框架之间进行模型转换和交互。