onnx.compose

merge_graphs(g1, g2, io_map[, inputs, ...])

将两个 ONNX 图合并为一个。

merge_models(m1, m2, io_map[, inputs, ...])

将两个 ONNX 模型合并为一个。

merge_graphs

onnx.compose.merge_graphs(g1: GraphProto, g2: GraphProto, io_map: 列表[对[字符串, 字符串]], inputs: 列表[字符串] | None = None, outputs: 列表[字符串] | None = None, prefix1: 字符串 | None = None, prefix2: 字符串 | None = None, name: 字符串 | None = None, doc_string: 字符串 | None = None) → GraphProto[source]

将两个 ONNX 图合并为一个。

合并后的图通过连接指定的输出/输入集来定义。未在 io_map 参数中指定的输入/输出将保留为合并后的图的输入/输出。

参数:

  • g1 (GraphProto) – 第一个图

  • g2 (GraphProto) – 第二个图

  • io_map (list of pairs of string) – 名称对 [(out0, in0), (out1, in1), …]，表示第一个图的输出和第二个图要连接的输入

  • inputs (list of string) – 可选的列表，指定要包含在合并后的图中的输入。默认情况下，io_map 参数中未包含的所有输入都将包含在合并后的模型中。

  • outputs (list of string) – 可选的列表，指定要包含在合并后的图中的输出。默认情况下，io_map 参数中未包含的所有输出都将包含在合并后的模型中。

  • prefix1 (string) – 可选前缀，添加到 g1 中的所有名称

  • prefix2 (string) – 可选前缀，添加到 g2 中的所有名称

  • name (string) – 可选的合并后的图的名称。默认情况下，名称是 g1.name 和 g2.name 用下划线分隔符连接而成。

  • doc_string (string) – 可选的合并后的图的文档字符串。如果未提供，则使用 g1 和 g2 文档字符串连接而成的默认文档字符串。

返回:

GraphProto

merge_models

onnx.compose.merge_models(m1: ModelProto, m2: ModelProto, io_map: 列表[对[字符串, 字符串]], inputs: 列表[字符串] | None = None, outputs: 列表[字符串] | None = None, prefix1: 字符串 | None = None, prefix2: 字符串 | None = None, name: 字符串 | None = None, doc_string: 字符串 | None = None, producer_name: 字符串 | None = 'onnx.compose.merge_models', producer_version: 字符串 | None = '1.0', domain: 字符串 | None = '', model_version: 整数 | None = 1) → ModelProto[source]

将两个 ONNX 模型合并为一个。

合并后的模型通过连接指定的输出/输入集来定义。未在 io_map 参数中指定的输入/输出将保留为合并后的模型的输入/输出。

两个模型应具有相同的 IR 版本，并导入相同的算子集。

参数:

  • m1 (ModelProto) – 第一个模型

  • m2 (ModelProto) – 第二个模型

  • io_map (list of pairs of string) – 名称对 [(out0, in0), (out1, in1), …]，表示第一个图的输出和第二个图要连接的输入

  • inputs (list of string) – 可选的列表，指定要包含在合并后的图中的输入。默认情况下，io_map 参数中未包含的所有输入都将包含在合并后的模型中。

  • outputs (list of string) – 可选的列表，指定要包含在合并后的图中的输出。默认情况下，io_map 参数中未包含的所有输出都将包含在合并后的模型中。

  • prefix1 (string) – 可选前缀，添加到 m1 中的所有名称

  • prefix2 (string) – 可选前缀，添加到 m2 中的所有名称

  • name (string) – 可选的合并后的图的名称。默认情况下，名称是 g1.name 和 g2.name 用下划线分隔符连接而成。

  • doc_string (string) – 可选的合并后的图的文档字符串。如果未提供，则使用 g1 和 g2 文档字符串连接而成的默认文档字符串。

  • producer_name (string) – 可选的合并后模型的生成者名称。默认值：'onnx.compose'

  • producer_version (string) – 可选的合并后模型的生成者版本。默认值："1.0"

  • domain (string) – 可选的合并后模型的领域。默认值：""

  • model_version (int) – 可选的图编码版本。默认值：1

返回:

ModelProto

prefix

onnx.compose.add_prefix_graph(graph: GraphProto, prefix: str, rename_nodes: bool | None = True, rename_edges: bool | None = True, rename_inputs: bool | None = True, rename_outputs: bool | None = True, rename_initializers: bool | None = True, rename_value_infos: bool | None = True, inplace: bool | None = False, name_map: dict[str, str] | None = None) → GraphProto[source]

为图中的元素名称添加前缀：包括节点、边、输入、输出、初始化器、稀疏初始化器、值信息。

这可以用作在合并具有重叠名称的图之前的实用工具。空名称不加前缀。

参数:

  • graph (GraphProto) – 图

  • prefix (str) – 要添加到图中每个名称的前缀

  • rename_nodes (bool) – 是否为节点名称添加前缀

  • rename_edges (bool) – 是否为节点边名称添加前缀

  • rename_inputs (bool) – 是否为输入名称添加前缀

  • rename_outputs (bool) – 是否为输出名称添加前缀

  • rename_initializers (bool) – 是否为初始化器和稀疏初始化器名称添加前缀

  • rename_value_infos (bool) – 是否为值信息名称添加前缀

  • inplace (bool) – 如果为 True，直接修改图。否则，将创建副本

  • name_map – (Dict): 子图中共享的名称映射

返回:

GraphProto

onnx.compose.add_prefix(model: ModelProto, prefix: str, rename_nodes: bool | None = True, rename_edges: bool | None = True, rename_inputs: bool | None = True, rename_outputs: bool | None = True, rename_initializers: bool | None = True, rename_value_infos: bool | None = True, rename_functions: bool | None = True, inplace: bool | None = False) → ModelProto[source]

为模型中的元素名称添加前缀：包括节点、边、输入、输出、初始化器、稀疏初始化器、值信息以及本地函数。

这可以用作在合并具有重叠名称的模型之前的实用工具。空名称不加前缀。

参数:

  • model (ModelProto) – 模型

  • prefix (str) – 要添加到图中每个名称的前缀

  • rename_nodes (bool) – 是否为节点名称添加前缀

  • rename_edges (bool) – 是否为节点边名称添加前缀

  • rename_inputs (bool) – 是否为输入名称添加前缀

  • rename_outputs (bool) – 是否为输出名称添加前缀

  • rename_initializers (bool) – 是否为初始化器和稀疏初始化器名称添加前缀

  • rename_value_infos (bool) – 是否为值信息名称添加前缀

  • rename_functions (bool) – 是否为本地函数名称添加前缀

  • inplace (bool) – 如果为 True，直接修改模型。否则，将创建副本

返回:

ModelProto

dimension

onnx.compose.expand_out_dim(model: ModelProto, dim_idx: int, inplace: bool | None = False) → ModelProto[source]

在图的每个输出中插入一个大小为 1 的额外维度。

为每个输出插入一个 Unsqueeze 节点。这可以用作在合并图之前的实用工具，例如当第二个图期望批量维度时。

参数:

  • model (ModelProto) – 模型

  • dim_idx (int) – 要插入的维度的索引。负值表示从后面计算维度。

  • inplace (bool) – 如果为 True，直接修改模型。否则，将创建副本

返回:

ModelProto

onnx.compose.expand_out_dim_graph(graph: GraphProto, dim_idx: int, inplace: bool | None = False) → GraphProto[source]

在图的每个输出中插入一个大小为 1 的额外维度。

为每个输出插入一个 Unsqueeze 节点。这可以用作在合并图之前的实用工具，例如当第二个图期望批量维度时。

参数:

  • graph (GraphProto) – 图

  • dim_idx (int) – 要插入的维度的索引。负值表示从后面计算维度。

  • inplace (bool) – 如果为 True，直接修改模型。否则，将创建副本

返回:

GraphProto