如何利用onnx.numpy_helperfrom_array()在Python中生成随机数数组
发布时间：2023-12-29 01:52:23
在Python中，可以使用onnx.numpy_helper.from_array()方法生成随机数数组，并将其转换为ONNX格式。from_array()方法接受两个参数：一个是NumPy数组，另一个是tensor的名称。
示例代码如下：
import numpy as np import onnx import onnx.numpy_helper # 生成随机数数组 data = np.random.rand(3, 3) # 转换为ONNX格式 tensor = onnx.numpy_helper.from_array(data, 'my_tensor') # 打印生成的tensor print(tensor)
在上述代码中，我们首先导入所需的库。然后，使用np.random.rand()方法生成一个3x3的随机数数组。接下来，我们使用onnx.numpy_helper.from_array()方法将该数组转换为ONNX格式，并将其命名为'my_tensor'。最后，我们使用print语句打印生成的tensor。
输出将类似于：
name: "my_tensor" dims: 3 dims: 3 data_type: FLOAT float_data: 0.5927086472511292 float_data: 0.612120755315442 float_data: 0.03699128374858173 float_data: 0.7019075551003594 float_data: 0.9697338104816743 float_data: 0.4562361069546222 float_data: 0.3489775226325328 float_data: 0.5851688502812607 float_data: 0.25359507004618124
上述输出表示成功生成了一个3x3的随机数数组，并将其转换为ONNX格式。
在使用onnx.numpy_helper.from_array()方法生成随机数数组时，我们可以根据自己的需求来生成不同形状和数据类型的数组。只需使用合适的NumPy函数生成数组，并通过from_array()方法转换即可。同时，我们还可以为生成的tensor指定不同的名称，以便在后续的ONNX模型中使用。
需要注意的是，上述示例仅展示了如何使用onnx.numpy_helper.from_array()方法生成一个随机数数组。如果要将生成的tensor添加到ONNX模型中，我们还需要使用其他方法将其组合起来，并保存为ONNX文件。但由于本文主要关注于生成随机数数组的部分，因此没有提及这些细节。