onnx.helper：Python中的ONNX模型辅助库

ONNX是一种开放的深度学习模型保存和转换的标准格式，可以让不同的深度学习框架之间进行模型的互操作。ONNX模型辅助库(onnx.helper)是Python中用于创建和处理ONNX模型的工具包。它提供了一组简单易用的API，方便用户创建、修改、加载和保存ONNX模型。

下面是一些onnx.helper的使用例子：

1. 导入onnx模块和onnx.helper模块

import onnx
from onnx import helper

2. 创建一个简单的ONNX模型

# 创建一个空的ONNX模型
model = helper.make_model("MyModel")

# 创建输入节点
input_name = "input"
input_shape = [1, 3, 224, 224]
input_type = onnx.TensorProto.FLOAT
input_node = helper.make_tensor_value_info(input_name, input_type, input_shape)

# 创建输出节点
output_name = "output"
output_shape = [1, 1000]
output_type = onnx.TensorProto.FLOAT
output_node = helper.make_tensor_value_info(output_name, output_type, output_shape)

# 创建一个简单的计算图
nodes = [
    helper.make_node("Conv", ["input", "weight"], ["conv_out"]),
    helper.make_node("Relu", ["conv_out"], ["relu_out"]),
    helper.make_node("Gemm", ["relu_out", "bias"], ["output"])
]

# 将输入、输出和计算图添加到模型中
model.graph.input.extend([input_node])
model.graph.output.extend([output_node])
model.graph.node.extend(nodes)

3. 加载和保存ONNX模型

# 保存模型到文件
onnx.save_model(model, "my_model.onnx")

# 加载模型
loaded_model = onnx.load_model("my_model.onnx")

4. 修改和添加模型节点

# 修改模型的输入形状
for input in model.graph.input:
    if input.name == "input":
        input.type.tensor_type.shape.dim[1].dim_value = 4
        input.type.tensor_type.shape.dim[2].dim_value = 224
        input.type.tensor_type.shape.dim[3].dim_value = 224

# 添加一个新的节点
new_node = helper.make_node("MaxPool", ["conv_out"], ["pool_out"])
model.graph.node.extend([new_node])

5. 打印模型结构和节点信息

# 打印模型信息
print(model)

# 打印节点信息
for node in model.graph.node:
    print(node)

onnx.helper模块提供了一些方便的函数和类，使得创建和处理ONNX模型更加简单和直观。通过使用这些工具，我们可以轻松地创建、修改、加载和保存ONNX模型，以进行模型的转换和互操作。