onnx如何在中间删除了一个节点,怎么样把剩下的节点连接一起呢

ONNX是一种开源的神经网络交换格式，它可以让不同的深度学习框架之间的模型相互转换和交流。在这种格式中删除一个节点的操作相对简单，只需要修改该节点的输入输出节点即可。

首先，需要定位需要删除的节点，查看该节点的输入和输出节点。然后，将节点的输入节点的输出节点改为该节点的输出节点，将节点的输出节点的输入节点改为节点的输入节点。这样，就保持了所有节点的顺序和连接，并且中间的节点被删除了。node节点可视化如下图：


以上操作可以通过ONNX官网提供的Python API实现。下面是一个示例代码：

import onnx
from onnx import shape_inference
from onnx import helper
from onnx import numpy_helper

# 加载ONNX模型
model = onnx.load("model.onnx")

# 获取需要删除的节点
node_to_delete = model.graph.node[3]

# 修改输入节点和输出节点
for i in range(len(node_to_delete.input)):
    for j in range(len(node_to_delete.output)):
        old_input = node_to_delete.input[i]
        old_output = node_to_delete.output[j]

        for node in model.graph.node:
            if old_input in node.output:
                node.output.remove(old_input)
                node.output.append(old_output)

            if old_output in node.input:
                node.input.remove(old_output)
                node.input.append(old_input)

# 删除节点
model.graph.node.remove(node_to_delete)

# 保存修改后的模型
onnx.checker.check_model(model)
onnx.save(model, "new_model.onnx")

在这个示例代码中，我们首先加载了一个ONNX模型，并从中获取需要删除的节点。然后，我们通过循环遍历该节点的输入和输出节点，修改了它们之间的连接关系。最后，我们从模型中删除了该节点，保存了修改后的模型。