onnx.helper：Python中用于ONNX模型转换和处理的工具集

ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开放的模型格式，它允许在不同的深度学习框架之间进行模型转换和共享。onnx.helper 是一个用于处理和转换 ONNX 模型的 Python 工具集。它提供了一系列的函数和类，用于加载、创建、操作和保存 ONNX 模型。

下面是一个使用 onnx.helper 的例子，演示了如何加载、修改和保存 ONNX 模型：

首先，我们需要安装 onnx 和 onnxruntime 两个库：

pip install onnx
pip install onnxruntime

接下来，我们导入 onnx 和 onnx.helper：

import onnx
from onnx import helper

加载 ONNX 模型：

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

查看模型的基本信息：

print(onnx.helper.printable_graph(model.graph))

修改模型的某些属性：

model.graph.name = "new_model"
model.graph.input[0].name = "input"
model.graph.output[0].name = "output"

在模型的图中添加新的节点：

node = helper.make_node(
    "Add",
    inputs=['input', 'input'],
    outputs=['output']
)
model.graph.node.append(node)

保存修改后的模型：

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

这个例子演示了如何使用 onnx.helper 加载 ONNX 模型，查看和修改模型的属性，以及添加新的节点。onnx.helper 提供了一系列函数和类来处理 ONNX 模型，例如创建节点、修改节点和属性、查看模型的信息等等。通过使用 onnx.helper，我们可以方便地对 ONNX 模型进行各种操作和转换。

总结来说，onnx.helper 是一个用于处理和转换 ONNX 模型的 Python 工具集。它提供了一系列的函数和类，用于加载、创建、操作和保存 ONNX 模型。通过使用 onnx.helper，我们可以方便地对 ONNX 模型进行各种处理和转换，例如修改模型的属性、添加新的节点等等。