reshape_graph()

根据提供的引用内容，没有找到reshape_graph()函数的具体定义和使用方法。但是可以根据引用[1]中的代码来解释reshape()函数的作用。reshape()函数是numpy库中的一个函数，用于将一个数组重塑为一个新的形状，而不改变其数据。在引用中，使用reshape()函数将一个一维数组重塑为一个3x2的二维数组。具体实现代码如下：

import numpy as np

n_x = 3
n_y = 2
vertices = np.arange(n_x * n_y).reshape((n_x, n_y))
print(vertices)

输出结果为：

array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5]])

相关问题

drug_graph_label_train = drug_graph_label[train_mask].reshape(-1)

这行代码根据训练集掩码train_mask，从药物相互作用关系图的边权重矩阵drug_graph_label中选择训练集对应的部分，得到一个一维的训练集标签向量drug_graph_label_train。

具体来说，首先使用train_mask进行索引，选择drug_graph_label中train_mask对应位置为1的部分，得到一个二维的矩阵，其行数等于训练集中边的数量，列数等于药物相互作用关系图的边数。然后，使用reshape函数将该二维矩阵转换为一维的标签向量，其长度等于训练集中边的数量。

这种方式常用于图神经网络中的有监督学习任务，用于将图数据转化为向量数据，以便于输入到模型中进行训练。

写一个python脚本，将1.onnx的整个结构接到2.onnx，1.onnx的input接到2.onnx的reshape_1节点，output接到conv_1和conv_2节点

要在Python中编写一个脚本来合并两个ONNX模型，我们需要使用`onnx`库。首先确保安装了`onnx`和`onnxruntime`库。下面是一个示例脚本，说明了如何实现你提到的需求：

import onnx
from onnx import helper
from onnx import AttributeProto, TensorProto, GraphProto

# 加载第一个模型
model1 = onnx.load('1.onnx')
graph1 = model1.graph

# 加载第二个模型
model2 = onnx.load('2.onnx')
graph2 = model2.graph

# 找到第二个模型的reshape_1节点和conv_1, conv_2节点
reshape_node = None
for node in graph2.node:
    if node.name == 'reshape_1':
        reshape_node = node

if reshape_node is None:
    raise ValueError("reshape_1 not found in the second model")

# 检查输入是否匹配
if graph1.input[0].name != reshape_node.output[0]:
    raise ValueError(f"Input of reshape_1 does not match output from the first model")

# 将输入连接到reshape_1
new_input = helper.make_tensor_value_info(graph1.input[0].name, graph1.input[0].type.tensor_type, [...])  # 请替换这里的shape信息
reshape_node.input.append(new_input)

# 创建新的输出值信息
output1_name = 'conv_1_output'
output1 = helper.make_tensor_value_info(output1_name, TensorProto.FLOAT, [...])  # 请替换这里的shape信息
reshape_node.output.append(output1_name)

# 同理，对于conv_2
output2_name = 'conv_2_output'
output2 = helper.make_tensor_value_info(output2_name, TensorProto.FLOAT, [...])  # 请替换这里的shape信息
# 这里假设conv_2有一个名为conv_2_weight的常量节点
conv2_weight_node = next((n for n in graph2.node if n.name == 'conv_2_weight'), None)
if conv2_weight_node is None:
    raise ValueError("conv_2_weight not found")
new_graph_outputs = [output1_name, output2_name]

# 更新graph2的输出
graph2.output.extend(new_graph_outputs)

# 构造新的GraphProto
new_graph = helper.make_graph(graph2.node, "Merged Model", graph2.input, new_graph_outputs, initializer=graph2.initializer)

# 创建新的ModelProto
merged_model = helper.make_model(new_graph, producer_name="Merged Script", opset_imports=model1.opset_import)

# 保存合并后的模型
onnx.save(merged_model, "merged_model.onnx")

请确保在运行此脚本前替换掉`(...)`中的形状信息以及`output1_name`, `output2_name`等变量的实际名称，如果它们在原始模型中不同的话。如果找到的节点名或位置不符，可能需要相应调整。