如何使用onnx.helper库加载和保存ONNX模型

ONNX是一种开放的深度学习模型交换格式，可以使得不同的深度学习框架之间可以无缝地共享和使用模型。ONNX库为我们提供了一种方便的方式来加载和保存ONNX模型。在本文中，我将向您介绍如何使用onnx.helper库加载和保存ONNX模型，并给出相应的代码示例。

在开始之前，确保您已经安装了onnx库。您可以使用以下命令来安装：

pip install onnx

接下来，我们将导入必要的库：

import onnx
from onnx import helper
from onnx import TensorProto

在这里，我们导入了onnx库，并且还从onnx库中分别导入了helper模块和TensorProto模块。

首先，让我们看一下如何使用onnx.helper库来构建一个简单的ONNX模型。下面的例子将演示如何创建一个接受两个输入并输出它们的和的简单ONNX模型。

# 创建一个空的计算图
graph = helper.make_graph(
    [],    # 输入张量的名称
    ['sum'],    # 输出张量的名称
    [
        helper.make_node("Add", ['input1', 'input2'], ['sum'], "add_node")
    ],    # 节点列表
    []
)

# 创建模型
model = helper.make_model(graph)

# 保存模型
onnx.save_model(model, "simple_model.onnx")

在这里，我们首先使用helper.make_graph函数创建了一个空的计算图。然后，我们使用helper.make_node函数创建了一个Add节点，该节点将输入张量input1和input2相加，并将结果输出到张量sum。接下来，我们使用helper.make_model函数创建了一个模型，该模型包含了刚刚创建的计算图。最后，我们使用onnx.save_model函数将模型保存在simple_model.onnx文件中。

让我们看一下如何使用onnx.helper库来加载一个ONNX模型。下面的例子将演示如何加载一个ONNX模型，并打印出其中的输入和输出张量的信息。

# 加载模型
model = onnx.load_model("simple_model.onnx")

# 打印输入张量的信息
for input in model.graph.input:
    print(f"Input name: {input.name}")
    print(f"Input shape: {[d.dim_value for d in input.type.tensor_type.shape.dim]}")
    print(f"Input data type: {input.type.tensor_type.elem_type}")
    print()

# 打印输出张量的信息
for output in model.graph.output:
    print(f"Output name: {output.name}")
    print(f"Output shape: {[d.dim_value for d in output.type.tensor_type.shape.dim]}")
    print(f"Output data type: {output.type.tensor_type.elem_type}")
    print()

在这里，我们首先使用onnx.load_model函数加载了之前保存的ONNX模型。然后，我们使用model.graph.input和model.graph.output属性分别获取模型的输入和输出张量的信息。最后，我们打印出了每个张量的名称、形状和数据类型。

在本文中，我们介绍了如何使用onnx.helper库加载和保存ONNX模型，并给出了相应的代码示例。通过使用onnx.helper库，您可以方便地操作ONNX模型，并在不同的深度学习框架之间共享和使用模型。