ONNX 指南

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源的神经网络的格式，旨在促进不同框架和工具之间的模型交换。以下是对ONNX的基本介绍和一些常见问题解答。

安装ONNX

首先，您需要安装ONNX。您可以通过以下命令进行安装：

pip install onnx

ONNX基本概念

模型文件：ONNX模型文件通常以.onnx为扩展名。
节点：ONNX模型由节点组成，每个节点代表一个操作，例如加法、乘法等。
张量：ONNX中的数据以张量的形式表示。

示例

以下是一个简单的ONNX模型示例：

import onnx
from onnx import helper
from onnx import TensorProto

# 创建一个节点列表
nodes = [
    helper.make_node(
        'Add',
        inputs=['input_0', 'input_1'],
        outputs=['output'],
    ),
]

# 创建一个初始张量列表
initializers = [
    helper.make_tensor_value_info('input_0', TensorProto.FLOAT, [1, 1]),
    helper.make_tensor_value_info('input_1', TensorProto.FLOAT, [1, 1]),
    helper.make_tensor_value_info('output', TensorProto.FLOAT, [1, 1]),
]

# 创建一个图
graph_def = helper.make_graph(
    nodes,
    'test',
    inputs=[
        helper.make_tensor_value_info('input_0', TensorProto.FLOAT, [1, 1]),
        helper.make_tensor_value_info('input_1', TensorProto.FLOAT, [1, 1]),
    ],
    outputs=[
        helper.make_tensor_value_info('output', TensorProto.FLOAT, [1, 1]),
    ],
    initializer=initializers,
)

# 创建一个模型
model_def = helper.make_model(graph_def, producer_name='test')

# 保存模型
onnx.save(model_def, 'add.onnx')

扩展阅读

如果您想了解更多关于ONNX的信息，可以访问ONNX官方文档。