onnx模型插入transpose节点
时间: 2024-08-14 09:03:52 浏览: 75
ONNX(Open Neural Network Exchange)是一个开源框架,用于定义、保存和加载机器学习模型,使得不同深度学习库之间的模型转换变得简单。如果在处理ONNX模型时需要插入Transpose(转置)节点,这是因为某些模型可能需要调整数据的维度顺序,例如当输入或输出通道不是一维数组,而是一组二维切片时。
插入Transpose节点的具体步骤如下:
1. **理解需求**:首先,分析模型结构,确定哪个层或运算需要对输入张量进行转置操作。这通常发生在卷积层之后,输出通道被展平为一个二维矩阵,或者是在某些特定的网络架构中为了保持形状一致性。
2. **找到对应节点**:在ONNX图中查找需要插入转置的地方,这通常是输入到该节点之前的位置。
3. **创建新节点**:使用`onnx.helper.make_node`函数创建一个Transpose节点,提供必要的参数。这包括节点名称(node_name)、输入张量的名字(input_tensor),以及需要转置轴的列表(perm)。比如,`perm=[0, 2, 3, 1]`表示将原第四维(axis=3)放在最前面。
```python
import onnx
from onnx.helper import make_node
perm = [0, 2, 3, 1] # 假设我们想将四维张量的第三个和第四个轴交换位置
node = make_node('Transpose', inputs=['input_tensor'], outputs=['output_tensor'], perm=perm)
```
4. **添加节点到模型**:将新创建的节点加入到现有的模型图中,并连接到相关的输入和输出端口。
```python
graph_def = model.graph
graph_def.node.extend([node])
model.graph = graph_def
```
5. **保存更新后的模型**:最后用`onnx.save`方法将修改后的ONNX模型保存到新的文件。
```python
onnx.save(model, 'modified_model.onnx')
```