4.28 构建onnx结构模型-Unary

发布时间:2023年12月30日

前言

构建onnx方式通常有两种:
1、通过代码转换成onnx结构,比如pytorch —> onnx
2、通过onnx 自定义结点,图,生成onnx结构

本文主要是简单学习和使用两种不同onnx结构,
下面以 Abs 结点进行分析
在这里插入图片描述

方式

方法一:pytorch --> onnx

暂缓,主要研究方式二

方法二: onnx

import onnx
from onnx import helper

# 创建一元操作的节点
node = helper.make_node(
    'Abs',  # 操作类型,这里是取绝对值
    inputs=['input'],  # 输入数据的名称
    outputs=['output'],  # 输出数据的名称
)

# 创建ONNX图
graph = helper.make_graph(
    [node],  # 节点
    'unary_example',  # 图的名称
    [  # 输入
        helper.make_tensor_value_info('input', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224]),
    ],
    [  # 输出
        helper.make_tensor_value_info('output', onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224]),
    ],
)

# 创建ONNX模型
model = helper.make_model(graph, producer_name='unary_example')

# 保存ONNX模型
onnx.save(model, 'unary_example.onnx')
文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_45063703/article/details/135304508
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