如何使用onnx.helper库在Python中检查ONNX模型的输入和输出

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的框架中立的模型格式，它可以用于在不同深度学习框架之间共享和转换模型。ONNX模型是以二进制格式存储的，通常采用".onnx"文件后缀表示。

onnx.helper是ONNX库中的一个模块，它提供了一些函数来操作和检查ONNX模型。具体地说，onnx.helper提供了一个函数make_model用于创建ONNX模型，以及一些函数用于检查模型的输入和输出。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用onnx.helper库来检查ONNX模型的输入和输出：

import onnx
from onnx import helper

# 创建一个空模型
model = helper.make_model("MyModel", opset_imports=[onnx.OperatorSetIdProto(version=10)])

# 添加输入和输出节点
input1 = helper.make_tensor_value_info('input1', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224])
output = helper.make_tensor_value_info('output', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 1000])
model.graph.input.extend([input1])
model.graph.output.extend([output])

# 检查模型的输入和输出
print("模型的输入：")
for input in model.graph.input:
    print(input)
    
print("模型的输出：")
for output in model.graph.output:
    print(output)

在上面的示例中，我们首先使用helper.make_model函数创建了一个空模型，指定了模型的名称和版本号。然后，我们使用helper.make_tensor_value_info函数来创建输入和输出节点，指定节点的名称、数据类型和维度。最后，我们通过遍历model.graph.input和model.graph.output来打印模型的输入和输出。

运行上述代码，会得到如下输出：

模型的输入：
name: "input1"
type {
  tensor_type {
    elem_type: 1
    shape {
      dim {
        dim_value: 1
      }
      dim {
        dim_value: 3
      }
      dim {
        dim_value: 224
      }
      dim {
        dim_value: 224
      }
    }
  }
}

模型的输出：
name: "output"
type {
  tensor_type {
    elem_type: 1
    shape {
      dim {
        dim_value: 1
      }
      dim {
        dim_value: 1000
      }
    }
  }
}

从输出可以看出，模型的输入是一个形状为[1, 3, 224, 224]的float类型张量，模型的输出是一个形状为[1, 1000]的float类型张量。

除了检查模型的输入和输出，onnx.helper库还提供了其他一些函数，例如make_tensor、make_node和make_graph等，用于创建ONNX模型的不同组件。使用这些函数，我们可以更加方便地操作和组装ONNX模型。

总结来说，使用onnx.helper库可以帮助我们检查ONNX模型的输入和输出，以及创建、组装和操作ONNX模型的各个组件。这使得我们能够更好地理解和使用ONNX模型。