onnx.numpy_helper

bfloat16_to_float32(data[, dims])	将 bf16 (作为 uint32) 的 ndarray 转换为 f32 (作为 uint32)。
float8e4m3_to_float32(data[, dims, fn, uz])	将 float8、e4m3 (作为 uint32) 的 ndarray 转换为 f32 (作为 uint32)。
float8e5m2_to_float32(data[, dims, fn, uz])	将 float8、e5m2 (作为 uint32) 的 ndarray 转换为 f32 (作为 uint32)。
from_array(tensor[, name])	将数组转换为 TensorProto，包括 onnx._custom_element_types 中定义的支持类型。
from_dict(dict_[, name])	将 Python 字典转换为 map def。
from_list(lst[, name, dtype])	将列表转换为 sequence def。
from_optional(opt[, name, dtype])	将可选值转换为 Optional def。
to_array(tensor[, base_dir])	将 tensor def 对象转换为 numpy 数组。
to_dict(map_proto)	将 map def 转换为 Python 字典。
to_list(sequence)	将 sequence def 转换为 Python 列表。
to_optional(optional)	将 optional def 转换为 Python 可选。

array

onnx.numpy_helper.from_array(tensor: ndarray, name: str | None = None) → TensorProto

将数组转换为 TensorProto，包括 onnx._custom_element_types 中定义的支持类型。

参数:

• tensor – numpy 数组。

• name – (可选) 张量的名称。

返回值:

转换后的 tensor def。

返回类型:

TensorProto

onnx.numpy_helper.to_array(tensor: TensorProto, base_dir: str = '') → ndarray

将张量定义对象转换为 NumPy 数组。支持 onnx._custom_element_types 中定义的类型。

参数:

• tensor – TensorProto 对象。

• base_dir – 如果存在外部张量，base_dir 可以帮助找到它的路径

返回值:

转换后的数组。

返回类型:

arr

由于 NumPy 不支持 ONNX 中定义的所有类型（float 8 类型、blofat16、int4、uint4、float4e2m1），这两个函数使用 :mod:onnx._custom_element_types 中定义的自定义数据类型。

sequence

onnx.numpy_helper.to_list(sequence: SequenceProto) → list[Any]

将 sequence def 转换为 Python 列表。

参数:

sequence – SequenceProto 对象。

返回值:

转换后的列表。

返回类型:

list

onnx.numpy_helper.from_list(lst: list[Any], name: str | None = None, dtype: int | None = None) → SequenceProto

将列表转换为 sequence def。

参数:

• lst – Python 列表

• name – （可选）序列的名称。

• dtype – （可选）输入列表中元素的类型，用于在转换空列表时指定序列值。

返回值:

转换后的序列定义。

返回类型:

SequenceProto

dictionary

onnx.numpy_helper.to_dict(map_proto: MapProto) → dict[Any, Any]

将 map def 转换为 Python 字典。

参数:

map_proto – MapProto 对象。

返回值:

转换后的字典。

onnx.numpy_helper.from_dict(dict_: dict[Any, Any], name: str | None = None) → MapProto

将 Python 字典转换为 map def。

参数:

• dict – Python 字典

• name – （可选）映射的名称。

返回值:

转换后的映射定义。

返回类型:

MapProto

optional

onnx.numpy_helper.to_optional(optional: OptionalProto) → Any | None

将 optional def 转换为 Python 可选。

参数:

optional – OptionalProto 对象。

返回值:

转换后的可选值。

返回类型:

opt

onnx.numpy_helper.from_optional(opt: Any | None, name: str | None = None, dtype: int | None = None) → OptionalProto

将可选值转换为 Optional def。

参数:

• opt – Python 可选值

• name – （可选）可选值的名称。

• dtype – （可选）输入的元素类型，用于在转换空 None 时指定可选值。dtype 必须是有效的 OptionalProto.DataType 值

返回值:

转换后的可选值定义。

返回类型:

optional

tools

onnx.numpy_helper.convert_endian(tensor: TensorProto) → None

调用以转换张量中原始数据的字节序。

参数:

tensor – 要转换的 TensorProto。

onnx.numpy_helper.combine_pairs_to_complex(fa: Sequence[int]) → list[complex]

onnx.numpy_helper.create_random_int(input_shape: tuple[int], dtype: dtype, seed: int = 1) → ndarray

为后端/测试/案例/节点创建随机整数数组。

参数:

• input_shape – 返回整数数组的形状。

• dtype – 返回整数数组的 NumPy 数据类型。

• seed – np.random 的种子。

返回值:

随机整数数组。

返回类型:

np.ndarray

onnx.numpy_helper.unpack_int4(data: int32 | ndarray, dims: int | Sequence[int], signed: bool) → ndarray

将 int4 的 ndarray（作为打包的 uint8）转换为 f32。有关技术细节，请参见 4 位整数类型。

参数:

• data – NumPy 数组，如果 dims 为 None，则允许空维度。

• dims – 这些维度用于重新整形解包后的缓冲区

• signed – 4 位整数是有符号的还是无符号的

返回值:

一个整形为 dims 的 float32 的 NumPy 数组。

cast

onnx.numpy_helper.bfloat16_to_float32(data: int16 | int32 | ndarray, dims: int | Sequence[int] | None = None) → ndarray

将 bf16 (作为 uint32) 的 ndarray 转换为 f32 (作为 uint32)。

参数:

• data – NumPy 数组，如果 dims 为 None，则允许空维度。

• dims – 如果指定，该函数会重新整形结果。

返回值:

一个 float32 的 NumPy 数组，如果 dims 为 None，则具有相同维度，或者如果指定，则重新整形为 dims。

onnx.numpy_helper.float8e4m3_to_float32(data: int16 | int32 | ndarray, dims: int | Sequence[int] | None = None, fn: bool = True, uz: bool = False) → ndarray

将 float8、e4m3 (作为 uint32) 的 ndarray 转换为 f32 (作为 uint32)。

有关技术细节，请参见 存储在 8 位中的浮点数。

参数:

• data – NumPy 数组，如果 dims 为 None，则允许空维度。

• dims – 如果指定，该函数会重新整形结果。

• fn – 没有无穷大值。

• uz – 没有负零。

返回值:

一个 float32 的 NumPy 数组，如果 dims 为 None，则具有相同维度，或者如果指定，则重新整形为 dims。

onnx.numpy_helper.float8e5m2_to_float32(data: int16 | int32 | ndarray, dims: int | Sequence[int] | None = None, fn: bool = False, uz: bool = False) → ndarray

将 float8、e5m2 (作为 uint32) 的 ndarray 转换为 f32 (作为 uint32)。

有关技术细节，请参见 存储在 8 位中的浮点数。

参数:

• data – NumPy 数组，如果 dims 为 None，则允许空维度。

• dims – 如果指定，该函数会重新整形结果。

• fn – 没有无穷大值。

• uz – 没有负零。

返回值:

一个 float32 的 NumPy 数组，如果 dims 为 None，则具有相同维度，或者如果指定，则重新整形为 dims。