onnx.helper：Python中用于ONNX模型预处理和后处理的库

onnx.helper是一个用于ONNX模型预处理和后处理的Python库。它提供了一些方便的函数和方法，用于加载、修改和保存ONNX模型。下面是一个使用onnx.helper的例子，包括加载ONNX模型、修改模型和保存模型。

首先，我们需要安装onnx库。可以使用pip安装onnx库，如下所示：

pip install onnx

接下来，我们将介绍如何使用onnx.helper库加载、修改和保存ONNX模型。

加载ONNX模型：

import onnx
from onnx import helper

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

修改ONNX模型：

import onnx
from onnx import helper

# 创建新的ONNX图
graph = helper.make_graph(
    nodes=[],
    name="modified_model",
    inputs=model.graph.input[:],
    outputs=model.graph.output[:]
)

# 创建修改后的ONNX模型
modified_model = helper.make_model(graph)

保存修改后的ONNX模型：

import onnx
from onnx import helper

# 保存修改后的ONNX模型
onnx.save_model(modified_model, "modified_model.onnx")

上述代码中，我们首先使用onnx.load函数加载了一个ONNX模型。然后，我们使用helper.make_graph函数创建了一个新的ONNX图，该图没有节点，但输入和输出与原始模型相同。最后，我们使用helper.make_model函数创建了一个修改后的ONNX模型，并使用onnx.save_model函数将其保存到硬盘。

使用onnx.helper库时，还可以进行更多的处理，例如向ONNX模型中添加节点、修改节点的属性，以及修改图的输入和输出等等。onnx.helper库提供了许多其他有用的函数和方法，可以帮助我们更方便地处理ONNX模型。

总结来说，onnx.helper是一个用于ONNX模型预处理和后处理的Python库。它提供了一些方便的函数和方法，用于加载、修改和保存ONNX模型。本文介绍了如何使用onnx.helper加载、修改和保存ONNX模型，并提供了相应的代码示例。使用onnx.helper可以更轻松地处理ONNX模型，从而满足我们在模型预处理和后处理过程中的需求。