onnx.helper

用于创建 ONNX 图组件的辅助函数

所有用于创建 ONNX 图的函数。

onnx.helper.make_attribute(key: str, value: Any, doc_string: str | None = None, attr_type: int | None = None) → AttributeProto

根据值类型创建 AttributeProto。

onnx.helper.make_attribute_ref(name: str, attr_type: AttributeProto.AttributeType, doc_string: str | None = None) → AttributeProto

创建一个 AttributeProto，它引用父函数中给定名称和类型的属性。

onnx.helper.make_empty_tensor_value_info(name: str) → ValueInfoProto

onnx.helper.make_function(domain: str, fname: str, inputs: Sequence[str], outputs: Sequence[str], nodes: Sequence[NodeProto], opset_imports: Sequence[OperatorSetIdProto], attributes: Sequence[str] | None = None, attribute_protos: Sequence[AttributeProto] | None = None, doc_string: str | None = None, overload: str | None = None, value_info: Sequence[ValueInfoProto] | None = None) → FunctionProto

onnx.helper.make_graph(nodes: Sequence[NodeProto], name: str, inputs: Sequence[ValueInfoProto], outputs: Sequence[ValueInfoProto], initializer: Sequence[TensorProto] | None = None, doc_string: str | None = None, value_info: Sequence[ValueInfoProto] | None = None, sparse_initializer: Sequence[SparseTensorProto] | None = None) → GraphProto

构造 GraphProto

参数：

• nodes – NodeProto 列表

• name (string) – 图的名称

• inputs – ValueInfoProto 列表

• outputs – ValueInfoProto 列表

• initializer – TensorProto 列表

• doc_string (string) – 图的文档字符串

• value_info – ValueInfoProto 列表

• sparse_initializer – SparseTensorProto 列表

返回：

GraphProto

onnx.helper.make_map(name: str, key_type: int, keys: list[Any], values: SequenceProto) → MapProto

使用指定的键值对参数创建 Map。

转换标准： - 键和值必须具有相同的元素数量 - keys 中的每个键必须是同一类型 - values 中的每个值必须是同一类型

onnx.helper.make_map_type_proto(key_type: int, value_type: TypeProto) → TypeProto

创建 map TypeProto。

onnx.helper.make_model(graph: GraphProto, **kwargs: Any) → ModelProto

构造 ModelProto

参数：

• graph (GraphProto) – make_graph 的返回值

• **kwargs – 要添加到返回实例的任何属性

返回：

ModelProto

onnx.helper.make_node(op_type: str, inputs: Sequence[str], outputs: Sequence[str], name: str | None = None, doc_string: str | None = None, domain: str | None = None, overload: str | None = None, **kwargs: Any) → NodeProto

构造 NodeProto。

参数：

• op_type (string) – 要构造的算子的名称

• inputs (list of string) – 输入名称列表

• outputs (list of string) – 输出名称列表

• name (string, default None) – NodeProto 的可选唯一标识符

• doc_string (string, default None) – NodeProto 的可选文档字符串

• domain (string, default None) – NodeProto 的可选域。如果为 None，我们将使用默认域（为空）

• overload (string, default None) – 可选字段，用于解析对模型本地函数的调用

• **kwargs (dict) – 节点的属性。make_attribute() 中记录了可接受的值。

返回：

NodeProto

onnx.helper.make_operatorsetid(domain: str, version: int) → OperatorSetIdProto

构造 OperatorSetIdProto。

参数：

• domain (string) – 算子集 ID 的域

• version (integer) – 算子集 ID 的版本

返回：

OperatorSetIdProto

onnx.helper.make_opsetid(domain: str, version: int) → OperatorSetIdProto

构造 OperatorSetIdProto。

参数：

• domain (string) – 算子集 ID 的域

• version (integer) – 算子集 ID 的版本

返回：

OperatorSetIdProto

onnx.helper.make_model_gen_version(graph: GraphProto, **kwargs: Any) → ModelProto

onnx.helper.make_optional(name: str, elem_type: OptionalProto.DataType, value: google.protobuf.message.Message | None) → OptionalProto

创建一个带有指定值参数的 Optional。

onnx.helper.make_optional_type_proto(inner_type_proto: TypeProto) → TypeProto

创建一个可选的 TypeProto。

onnx.helper.make_sequence(name: str, elem_type: SequenceProto.DataType, values: Sequence[Any]) → SequenceProto

创建一个带有指定值参数的 Sequence。

onnx.helper.make_sequence_type_proto(inner_type_proto: TypeProto) → TypeProto

创建一个 sequence TypeProto。

onnx.helper.make_sparse_tensor(values: TensorProto, indices: TensorProto, dims: Sequence[int]) → SparseTensorProto

构造一个 SparseTensorProto

参数：

• values (TensorProto) – 值

• indices (TensorProto) – 索引

• dims – 形状

返回：

SparseTensorProto

onnx.helper.make_sparse_tensor_type_proto(elem_type: int, shape: Sequence[str | int | None] | None, shape_denotation: list[str] | None = None) → TypeProto

根据数据类型和形状创建一个 SparseTensor TypeProto。

onnx.helper.make_sparse_tensor_value_info(name: str, elem_type: int, shape: Sequence[str | int | None] | None, doc_string: str = '', shape_denotation: list[str] | None = None) → ValueInfoProto

根据数据类型和形状创建一个 SparseTensor ValueInfoProto。

onnx.helper.make_tensor(name: str, data_type: int, dims: Sequence[int], vals: Any, raw: bool = False) → TensorProto

创建一个带有指定参数的 TensorProto。如果 raw 为 False，此函数将根据 data_type 选择相应的 proto 字段来存储值。如果 raw 为 True，则使用“raw_data” proto 字段来存储值，此时值应该是 bytes 类型。

参数：

• name (string) – 张量名称

• data_type (int) – 例如 onnx.TensorProto.FLOAT 的值

• dims (List[int]) – 形状

• vals – 值

• raw (bool) – 如果为 True，vals 包含张量的序列化内容；否则，vals 应该是一个由 data_type 定义的类型的值列表。

返回：

TensorProto

onnx.helper.make_tensor_sequence_value_info(name: str, elem_type: int, shape: Sequence[str | int | None] | None, doc_string: str = '', elem_shape_denotation: list[str] | None = None) → ValueInfoProto

根据数据类型和形状创建一个 Sequence[Tensors] ValueInfoProto。

onnx.helper.make_tensor_type_proto(elem_type: int, shape: Sequence[str | int | None] | None, shape_denotation: list[str] | None = None) → TypeProto

根据数据类型和形状创建一个 Tensor TypeProto。

onnx.helper.make_training_info(algorithm: GraphProto, algorithm_bindings: list[tuple[str, str]], initialization: GraphProto | None, initialization_bindings: list[tuple[str, str]] | None) → TrainingInfoProto

onnx.helper.make_tensor_value_info(name: str, elem_type: int, shape: Sequence[str | int | None] | None, doc_string: str = '', shape_denotation: list[str] | None = None) → ValueInfoProto

根据数据类型和形状创建一个 ValueInfoProto。

onnx.helper.make_value_info(name: str, type_proto: TypeProto, doc_string: str = '') → ValueInfoProto

使用给定的 type_proto 创建一个 ValueInfoProto。

类型映射

onnx.helper.get_all_tensor_dtypes() → KeysView[int]

从 TensorProto 获取所有张量类型。

返回：

TensorProto 中的所有张量类型

onnx.helper.np_dtype_to_tensor_dtype(np_dtype: np.dtype) → TensorProto.DataType

将 numpy 的 dtype 转换为相应的张量类型。在将 numpy 数组转换为张量时可以使用。

参数：

np_dtype – numpy 的数据类型

返回：

TensorsProto 的数据类型

onnx.helper.tensor_dtype_to_field(tensor_dtype: int) → str

将 TensorProto 的 data_type 转换为相应的存储字段名称。在创建张量时可以使用。

参数：

tensor_dtype – TensorProto 的数据类型

返回：

字段名称

onnx.helper.tensor_dtype_to_np_dtype(tensor_dtype: int) → dtype

将 TensorProto 的 data_type 转换为相应的 numpy dtype。在创建张量时可以使用。

参数：

tensor_dtype – TensorProto 的数据类型

返回：

numpy 的数据类型

onnx.helper.tensor_dtype_to_storage_tensor_dtype(tensor_dtype: int) → int

将 TensorProto 的 data_type 转换为相应的存储数据类型。

参数：

tensor_dtype – TensorProto 的数据类型

返回：

存储数据类型

onnx.helper.tensor_dtype_to_string(tensor_dtype: int) → str

获取给定 TensorProto 的 data_type 的名称。

参数：

tensor_dtype – TensorProto 的数据类型

返回：

data_type 的名称

工具

onnx.helper.find_min_ir_version_for(opsetidlist: Sequence[OperatorSetIdProto], ignore_unknown: bool = False) → int

给定操作集 ID 列表，确定所需的最小 IR 版本。

参数：

• opsetidlist – OperatorSetIdProto 的序列。

• ignore_unknown – 如果为 True，则忽略未知域并返回该域的默认最小版本。

返回：

所需的最小 IR 版本（整数）

其他函数

get_attribute_value(attr)
get_node_attr_value(node, attr_name)
set_metadata_props(proto, dict_value)
set_model_props(model, dict_value)
printable_attribute(attr[, subgraphs])
printable_dim(dim)
printable_graph(graph[, prefix])	将 GraphProto 显示为字符串。
printable_node(node[, prefix, subgraphs])
printable_tensor_proto(t)
printable_type(t)
printable_value_info(v)