Python中使用onnx.helper库创建ONNX模型的步骤

使用onnx.helper库创建ONNX模型的步骤如下：

1. 导入所需的库和模块：

import numpy as np
import onnx
from onnx import helper
from onnx import numpy_helper

2. 创建输入和输出张量：

# 创建输入张量
input_tensor = helper.make_tensor_value_info('input', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224])

# 创建输出张量
output_tensor = helper.make_tensor_value_info('output', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 1000])

这里创建了一个形状为[1, 3, 224, 224]的输入张量和一个形状为[1, 1000]的输出张量。其中，1表示批次大小，3表示通道数，224表示图像的高、宽。

3. 创建模型的计算图：

# 创建计算图
nodes = []

# 添加输入节点
input_node = helper.make_node("Input", [], ['input'])

# 添加卷积节点
conv_node = helper.make_node("Conv", ['input', 'weights', 'bias'], ['conv_output'])

# 添加激活函数节点
relu_node = helper.make_node("Relu", ['conv_output'], ['relu_output'])

# 添加输出节点
output_node = helper.make_node("Output", ['relu_output'], [])

# 将节点添加进计算图中
nodes.extend([input_node, conv_node, relu_node, output_node])

# 创建计算图
graph_def = helper.make_graph(nodes, 'test_graph', [input_tensor], [output_tensor])

这里创建了一个包含卷积和激活函数的模型计算图。首先使用helper.make_node()函数创建输入节点，使用"Input"作为节点的类型，[]作为输入节点的输入名称，['input']作为输入节点的输出名称。然后继续创建卷积节点、激活函数节点和输出节点，使用相应的输入和输出名称进行连接。

4. 创建模型的元数据信息：

# 创建模型元数据信息
model_def = helper.make_model(graph_def)

5. 保存模型到文件：

# 保存模型到文件
onnx.save_model(model_def, 'model.onnx')

可以使用onnx.save_model()函数将模型的元数据信息保存到文件中，这里将模型保存为model.onnx文件。

这是一个简单的使用onnx.helper库创建ONNX模型的例子，其中包含了一个卷积和激活函数层。可以根据实际需求修改模型的结构和参数。