onnx.shape_inference

infer_shapes

onnx.shape_inference.infer_shapes(model: ModelProto | bytes, check_type: bool = False, strict_mode: bool = False, data_prop: bool = False) → ModelProto

将形状推断应用于提供的 ModelProto。

推断出的形状会添加到图的 value_info 字段中。

如果推断出的值与图中已提供的值冲突，则表示提供的值无效（或形状推断存在错误），结果是未指定的。

参数:

• model – ModelProto。

• check_type – 检查输入和输出的类型是否相等。

• strict_mode – 更严格的形状推断，如果遇到任何错误，将抛出异常；否则，遇到任何错误时仅停止。

• data_prop – 为有限的算子启用数据传播以执行形状计算。

返回:

(ModelProto) 包含推断形状信息的模型

infer_shapes_path

onnx.shape_inference.infer_shapes_path(model_path: str | PathLike, output_path: str | PathLike = '', check_type: bool = False, strict_mode: bool = False, data_prop: bool = False) → None

使用模型路径进行形状推断。

此函数与 infer_shape() 相同，但支持大于 2GB 的模型。该函数将推断出的模型输出到 output_path。如果未指定，则使用原始模型路径。

infer_node_outputs

onnx.shape_inference.infer_node_outputs(schema: OpSchema, node: NodeProto, input_types: dict[str, TypeProto], input_data: dict[str, TensorProto] | None = None, input_sparse_data: dict[str, SparseTensorProto] | None = None, opset_imports: list[OperatorSetIdProto] | None = None, ir_version: int = 11) → dict[str, TypeProto]

infer_function_output_types

onnx.shape_inference.infer_function_output_types(function: FunctionProto, input_types: Sequence[TypeProto], attributes: Sequence[AttributeProto]) → list[TypeProto]

将类型和形状推断应用于给定的函数体，使用给定的输入类型和给定的输入属性值。