Python中onnx.numpy_helperfrom_array()函数的详细使用说明

onnx.numpy_helper.from_array()函数是在Python中用于将NumPy数组转换为ONNX张量的函数。它的详细使用说明如下：

函数签名：onnx.numpy_helper.from_array(arr, name=None)

参数说明：

- arr: 需要转换为ONNX张量的NumPy数组。

- name (可选): ONNX张量的名称。

返回值：一个ONNX张量对象。

使用示例1：

import numpy as np
from onnx import numpy_helper

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将NumPy数组转换为ONNX张量
tensor = numpy_helper.from_array(arr)

# 打印ONNX张量
print(tensor)

输出：

dims: 2
data_type: 7
float_data: 1.0
float_data: 2.0
float_data: 3.0
float_data: 4.0
float_data: 5.0
float_data: 6.0

使用示例2：

import numpy as np
from onnx import numpy_helper

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]).astype(np.float32)

# 将NumPy数组转换为ONNX张量，并指定名称
tensor = numpy_helper.from_array(arr, name="input_tensor")

# 打印ONNX张量
print(tensor)

输出：

name: "input_tensor"
dims: 6
data_type: 1
float_data: 1.0
float_data: 2.0
float_data: 3.0
float_data: 4.0
float_data: 5.0
float_data: 6.0

上述示例中，我们首先导入所需的模块和函数。然后，我们通过创建一个NumPy数组来模拟输入数据。接下来，我们使用from_array()函数将NumPy数组转换为ONNX张量。然后，我们可以打印输出的ONNX张量对象，以查看转换结果。

在示例1中，我们创建了一个二维的NumPy数组，并将其转换为ONNX张量。转换结果是一个包含浮点数数据的ONNX张量对象。

在示例2中，我们创建了一个一维的浮点型NumPy数组，并为ONNX张量指定了一个名称。转换结果是一个包含浮点数数据和指定名称的ONNX张量对象。

在实际使用中，我们可以将NumPy数组转换为ONNX张量，并在构建ONNX模型时将其用作输入或输出数据。