利用onnx.helper库在Python中构建自定义ONNX模型

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的神经网络模型交换格式，它允许不同的深度学习框架之间共享和交换模型。ONNX模型是以protobuf格式存储的，可以跨平台和跨框架使用。

要构建自定义ONNX模型，我们可以使用ONNX的Python API，并使用onnx.helper库来帮助构建模型。下面是一个简单的例子来说明如何使用onnx.helper库构建自定义ONNX模型。

首先，我们需要安装onnx库。可以使用以下命令在Python中安装onnx库：

pip install onnx

然后，我们可以使用以下示例代码构建一个简单的自定义ONNX模型：

import numpy as np
import onnx
import onnx.helper as helper

# 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])

# 创建节点（操作）
node = helper.make_node('Relu', ['input'], ['output'])

# 创建图（模型）
graph = helper.make_graph(
    [node],
    'custom_model',
    [input_tensor],
    [output_tensor]
)

# 创建模型
model = helper.make_model(graph, producer_name='custom_model')

# 保存模型
onnx.save_model(model, 'custom_model.onnx')

上述示例代码首先创建了输入张量和输出张量。然后，创建了一个“Relu”节点，该节点将输入张量作为输入，并将输出张量作为输出。接下来，创建了一个图，包含了这个“Relu”节点。最后，使用这个图创建了一个模型，并将模型保存为ONNX文件。

我们可以根据需要，在图中添加和连接更多的节点来构建更复杂的模型，使用不同的操作和参数。

在上面的示例中，我们使用了"Relu"节点作为一个简单的例子。在实际使用中，可以根据需求使用不同的节点和操作，如卷积、池化、全连接等。

可以使用以下代码加载保存的ONNX模型，并进行推理：

import onnxruntime as rt

# 加载模型
sess = rt.InferenceSession('custom_model.onnx')

# 创建输入张量
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 进行推理
output_data = sess.run(None, {'input': input_data})

# 打印输出
print(output_data)

上述代码首先加载了保存的ONNX模型。然后，创建了一个输入张量，随机生成了相应的数据。接下来，使用ONNX Runtime进行推理，得到输出张量的值。最后，打印输出值。

这样，我们就可以使用onnx.helper库在Python中构建自定义ONNX模型，并在使用ONNX Runtime进行推理时加载和使用该模型。