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构建onnx方式通常有两种#xff1a; 1、通过代码转换成onnx结构#xff0c;比如pytorch — onnx 2、通过onnx 自定义结点#xff0c;图#xff0c;生成onnx结构
本文主要是简单学习和使用两种不同onnx结构#xff0c; 下面以 Slice 结点进行分析
方式
方法一…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 Slice 结点进行分析
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, numpy_helper# 创建一个split onnx node
split_node onnx.helper.make_node(Split, # node类型[input], # 输入[output1, output2], # 输出axis1, # 分割的轴split[3, 5] # 分割的大小
)# 创建一个onnx graph
graph helper.make_graph([split_node], # nodessplit_graph, # name[helper.make_tensor_value_info(input, onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 8])], # inputs[helper.make_tensor_value_info(output1, onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3]), # outputshelper.make_tensor_value_info(output2, onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 5])]
)# 创建一个onnx model
model helper.make_model(graph, producer_nameonnx-split-example)# 保存onnx model
onnx.save(model, split_model.onnx)
