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 Suqeeze 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
from onnx import TensorProto# 创建一个squeeze节点
def create_squeeze_node(input_name, output_name, axes):node = helper.make_node('Squeeze',inputs=[input_name],outputs=[output_name],axes=axes)return node# 创建一个ONNX图
def create_onnx_graph():input_name = 'input'output_name = 'output'axes = [1, 2] # 压缩的轴# 创建输入张量input_tensor = helper.make_tensor_value_info(input_name, TensorProto.FLOAT, [1, 1, 3, 3])# 创建输出张量output_tensor = helper.make_tensor_value_info(output_name, TensorProto.FLOAT, [3, 3])# 创建squeeze节点squeeze_node = create_squeeze_node(input_name, output_name, axes)# 创建ONNX图graph = helper.make_graph([squeeze_node],'squeeze_graph',[input_tensor],[output_tensor])# 创建ONNX模型model = helper.make_model(graph)return model# 保存ONNX模型
def save_onnx_model(model, file_path):onnx.save(model, file_path)# 创建并保存ONNX模型
model = create_onnx_graph()
save_onnx_model(model, 'squeeze_model.onnx')
