使用onnx.helper库在Python中转换Caffe模型为ONNX格式

在Python中，我们可以使用ONNX库中的onnx.helper模块将Caffe模型转换为ONNX格式。以下是一个简单的示例，演示了如何使用onnx.helper来执行此转换。

首先，请确保已经安装了ONNX库和Caffe库。可以使用以下命令安装它们：

pip install onnx
pip install caffe

接下来，我们将创建一个简单的Caffe模型，然后将其转换为ONNX格式。

import caffe
from caffe.proto import caffe_pb2
from onnx import helper, TensorProto

# 加载Caffe模型
caffe_model = 'path/to/caffe/model.prototxt'
caffe_weights = 'path/to/caffe/weights.caffemodel'
net = caffe.Net(caffe_model, caffe_weights, caffe.TEST)

# 创建ONNX模型
onnx_model = helper.make_model("MyCaffeModel")

# 添加输入节点
input_shape = (1, 3, 224, 224)  # 示例输入形状
input_name = "input"
input_type = TensorProto.FLOAT  # 根据模型输入类型选择适当的protos数据类型
input_tensor = helper.make_tensor_value_info(input_name, input_type, input_shape)
onnx_model.graph.input.extend([input_tensor])

# 添加输出节点
output_name = "output"
output_shape = (1, 1000)  # 示例输出形状
output_type = TensorProto.FLOAT  # 根据模型输出类型选择适当的protos数据类型
output_tensor = helper.make_tensor_value_info(output_name, output_type, output_shape)
onnx_model.graph.output.extend([output_tensor])

# 遍历Caffe模型的每个层
for layer_name, layer_type in net._layer_names.iteritems():
    layer_param = net.layers[layer_name].param
    layer_blob = net.learnable_params[layer_param.blobs[0]]
    layer_type_name = layer_param.type

    # 创建ONNX节点
    node = helper.make_node(
        layer_type_name,
        inputs=[input_name],
        outputs=[output_name],
        name=layer_name
    )

    # 添加节点到ONNX模型中
    onnx_model.graph.node.extend([node])

# 保存ONNX模型到文件
onnx_model_file_path = 'path/to/save/onnx/model.onnx'
onnx.save_model(onnx_model, onnx_model_file_path)

请注意，此示例中的Caffe模型需要具有正确的输入和输出节点设置。您可能需要根据您的Caffe模型的结构来调整代码。此外，您还需要根据Caffe模型中使用的数据类型来选择适当的TensorProto数据类型。

完成转换后，您将获得一个被保存为ONNX格式的模型。您可以使用ONNX库中的其他工具和API来加载并使用该模型，或者将其转换为其他框架格式（如TensorFlow或PyTorch）以供进一步使用。

希望这个例子能帮助您理解如何使用onnx.helper库在Python中将Caffe模型转换为ONNX格式。