在Python中使用onnx.numpy_helperfrom_array()函数创建随机数据的方法

在Python中，可以使用onnx.numpy_helper.from_array()函数创建随机数据。该函数的功能是将Numpy的数组转换为ONNX中的Tensor数据。

可以按照以下步骤使用onnx.numpy_helper.from_array()函数创建随机数据：

1. 导入onnx.numpy_helper模块：

import onnx.numpy_helper as np_helper

2. 创建随机数据的Numpy数组：

import numpy as np
data = np.random.rand(2, 3)  # 创建一个2x3的随机数组

3. 使用onnx.numpy_helper.from_array()函数将Numpy数组转换为ONNX中的Tensor数据：

tensor = np_helper.from_array(data)

这样，我们就成功地使用onnx.numpy_helper.from_array()函数创建了随机数据的Tensor对象tensor。tensor对象包含了数组的维度和数据。

下面是一个完整的例子，演示如何使用onnx.numpy_helper.from_array()函数创建随机数据的Tensor对象：

import onnx.numpy_helper as np_helper
import numpy as np

# 创建随机数据的Numpy数组
data = np.random.rand(2, 3)

# 使用onnx.numpy_helper.from_array()函数将Numpy数组转换为ONNX中的Tensor数据
tensor = np_helper.from_array(data)

# 打印Tensor数据
print(tensor)

输出结果类似于：

dims: 2
  dims: 3
data_type: 11
raw_data: "\000\000\000\000\000\000\360?\000\000\000\000\000\000\000@"

这个例子中，我们创建了一个2x3的随机数组，并通过onnx.numpy_helper.from_array()函数将它转换为了Tensor数据。然后，我们打印了Tensor数据，可以看到它包含了数组的维度和原始数据。

这就是使用onnx.numpy_helper.from_array()函数创建随机数据的方法和一个具体的使用例子。通过这个函数，我们可以方便地将Numpy数组转换为ONNX中可用的Tensor数据。