Python中使用onnx.numpy_helperfrom_array()函数生成随机数的方法

在Python中，可以使用onnx.numpy_helper.from_array()函数生成随机数。该函数将任意形状的NumPy数组转化为ONNX中的TensorProto类型。

下面是使用onnx.numpy_helper.from_array()生成随机数的步骤和示例代码：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
from onnx import numpy_helper

2. 创建一个NumPy数组，用于生成随机数。可以使用np.random模块中的函数生成不同种类的随机数。例如，可以使用np.random.rand()生成0到1之间的随机浮点数，使用np.random.randint()生成指定范围内的随机整数，以及使用np.random.randn()生成符合标准正态分布的随机数。

shape = (3, 4)  # 指定随机数数组的形状
random_array = np.random.rand(*shape)  # 生成随机浮点数数组

3. 使用onnx.numpy_helper.from_array()函数将NumPy数组转化为ONNX中的TensorProto类型：

tensor = numpy_helper.from_array(random_array)

完整的代码示例如下：

import numpy as np
from onnx import numpy_helper

# 生成随机数的形状
shape = (3, 4)

# 生成随机数数组
random_array = np.random.rand(*shape)

# 将随机数组转化为ONNX中的TensorProto类型
tensor = numpy_helper.from_array(random_array)

print(tensor)

运行上述代码，将输出类似于以下的结果：

name: ""
data_type: 11
dims: 3
dims: 4
data_location: 0
float_data: 0.7409623265266418
float_data: 0.40929932482596826
float_data: ...