onnx.helper：快速创建ONNX模型的Python库

onnx.helper是一个Python库，用于快速创建ONNX模型。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的、跨平台的深度学习模型交换格式，可以在不同的深度学习框架之间共享和使用模型。onnx.helper提供了一些方便的函数和类，可以用于创建和修改ONNX模型。

onnx.helper库提供了以下几个常用的功能：

1. 创建ONNX模型：onnx.helper库提供了一个函数create_model()，可以用于创建一个空白的ONNX模型。例如，下面的代码创建了一个空白的ONNX模型，并设置了输入和输出节点：

import onnx.helper as helper

model = helper.create_model("MyModel")
input_shape = [1, 3, 224, 224]
input_tensor = helper.make_tensor_value_info("input", onnx.TensorProto.FLOAT, input_shape)
output_tensor = helper.make_tensor_value_info("output", onnx.TensorProto.FLOAT, [])
model.graph.input.extend([input_tensor])
model.graph.output.extend([output_tensor])

2. 添加节点：使用onnx.helper库可以方便地添加各种类型的节点到ONNX模型中。例如，下面的代码添加了一个Conv节点到模型中：

import onnx.helper as helper

model = helper.create_model("MyModel")

# ... 添加输入和输出节点 ...

input_tensor = model.graph.input[0]

conv_node = helper.make_node("Conv", ["input"], ["output"], kernel_shape=[3, 3], strides=[1, 1], pads=[1, 1, 1, 1])
model.graph.node.extend([conv_node])

3. 修改节点属性：onnx.helper库可以用于修改已经存在的节点的属性。例如，下面的代码修改了Conv节点的dilations属性：

import onnx.helper as helper

model = helper.create_model("MyModel")

# ... 创建模型 ...

conv_node = model.graph.node[0]
conv_node.attribute[0].d.floats.extend([2, 2]) # 修改dilations属性为[2, 2]

4. 导出ONNX模型：onnx.helper库还提供了一个函数export_model()，可以将ONNX模型导出到文件。例如，下面的代码将模型导出到文件"mymodel.onnx"：

import onnx.helper as helper

model = helper.create_model("MyModel")

# ... 创建模型 ...

# ... 添加节点 ...

onnx.checker.check_model(model) # 验证模型的正确性

onnx.helper.export_model(model, "mymodel.onnx")

这是onnx.helper库的一些用法示例。它提供了一些便利的函数和类，可以方便地创建和修改ONNX模型。使用这个库，你可以更加高效地处理ONNX模型，并与其他深度学习框架进行交互和共享模型。