如何使用onnx.helper库在Python中修改和保存ONNX模型

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习框架中间件，可以用于在各种深度学习框架之间传递模型。ONNX提供了一个Python库——onnx.helper，可以方便地修改和保存ONNX模型。本文将介绍如何使用onnx.helper库在Python中修改和保存ONNX模型，并提供一个例子供参考。

1. 安装onnx库

首先，需要安装onnx库。可以使用以下命令在终端中安装：

pip install onnx

2. 导入onnx库和helper模块

在Python代码中，需要导入onnx库和helper模块来使用onnx.helper库的功能。导入代码如下：

import onnx
from onnx import helper

3. 加载ONNX模型

使用onnx.load()函数加载一个已经存在的ONNX模型文件，并将其保存在一个变量中，用于后续的修改和保存。加载代码示例如下：

model = onnx.load('model.onnx')

4. 修改ONNX模型

使用onnx.helper库的函数可以修改ONNX模型的属性、输入、输出和节点等。以下是一些常用的操作：

- 获取模型的元数据：使用model.graph提供的元数据可以查看模型的信息，例如名称、输入、输出、节点和属性等。例如，可以使用model.graph.input获取输入的信息。

- 修改模型的元数据：可以直接修改元数据中的属性。例如，可以使用model.graph.name = 'new_model_name'修改模型的名称。

- 修改输入和输出：可以使用model.graph.input和model.graph.output来获取和修改模型的输入和输出。可以使用input_parameter.type.tensor_type.shape.dim修改输入的维度。

- 修改节点：可以使用model.graph.node来获取模型的节点。可以通过修改节点的属性和输入来改变模型的结构。例如，可以使用node.attribute[0].type = 'new_type'修改节点属性的类型。

具体的修改操作可根据具体需求进行。

5. 保存修改后的ONNX模型

在完成对ONNX模型的修改后，可以使用onnx.save()函数将其保存为新的ONNX模型文件。保存代码示例如下：

onnx.save(model, 'new_model.onnx')

下面是一个完整的示例，展示了如何使用onnx.helper库在Python中修改和保存ONNX模型：

import onnx
from onnx import helper

# 加载ONNX模型
model = onnx.load('model.onnx')

# 修改模型元数据
model.graph.name = 'new_model_name'

# 修改输入和输出
input_tensor = model.graph.input[0]
input_tensor.type.tensor_type.shape.dim[0].dim_value = 1

output_tensor = model.graph.output[0]
output_tensor.type.tensor_type.shape.dim[0].dim_value = 10

# 修改节点
node = model.graph.node[0]
node.attribute[0].type = 'new_type'

# 保存修改后的ONNX模型
onnx.save(model, 'new_model.onnx')

这是一个简单的示例，展示了如何使用onnx.helper库在Python中修改和保存ONNX模型。根据具体的需求，可以通过修改各种属性、输入、输出和节点来改变模型的结构和属性。有关更多详细信息，请查阅onnx.helper的官方文档。