onnx库有哪些python函数
时间: 2023-11-29 13:07:03 浏览: 31
ONNX库是用于创建、读取和运行ONNX模型的Python库,主要包含以下函数:
1. onnx.load:从ONNX文件中加载模型。
2. onnx.checker.check_model:检查ONNX模型的结构是否正确。
3. onnx.helper.make_node:创建一个ONNX图节点。
4. onnx.helper.make_tensor:创建一个ONNX张量。
5. onnx.helper.make_model:创建一个ONNX模型。
6. onnx.helper.printable_graph:将ONNX图转换为可打印的字符串。
7. onnx.shape_inference.infer_shapes:推断ONNX模型中张量的形状。
8. onnx.numpy_helper.from_array:将NumPy数组转换为ONNX张量。
9. onnx.numpy_helper.to_array:将ONNX张量转换为NumPy数组。
10. onnxruntime.InferenceSession:创建一个ONNX运行时会话。
这些函数可以帮助你更好地创建、读取和运行ONNX模型。
相关问题
onnx 模型静态输入 python
在Python中,可以使用ONNX模型来进行静态输入。首先,需要安装ONNX库,并确保已经有训练好的ONNX模型文件。然后,可以使用ONNX库中的函数将模型加载到Python中,然后通过静态输入的方式向模型传入数据进行推理。
首先,需要导入ONNX库并加载模型文件。接下来,需要准备输入数据,可以是一个数组或者一个张量,根据模型的输入要求进行相应的数据类型和格式处理。然后,调用模型的推理函数,将准备好的输入数据传入模型中进行推理,并获取模型输出的结果。
需要注意的是,在使用静态输入的过程中,输入数据的格式和类型需要和模型的输入要求相匹配,以确保能够顺利地进行推理。另外,可以根据需求对模型输出的结果进行处理和后续的应用,比如进行分类、检测、分割等任务。
总之,在Python中,可以通过ONNX库来实现对ONNX模型的静态输入,通过合适的数据准备和模型推理,可以方便地使用训练好的ONNX模型进行预测和推理,满足不同的应用需求。
python 如何调用onnx函数
要在Python中调用ONNX函数,你需要先安装ONNX运行时库和ONNX Python包。可以通过以下命令安装:
```
!pip install onnxruntime
```
一旦安装完成,你可以在Python中按照下面的方式使用ONNX模型:
```python
import onnxruntime
# 加载模型
sess = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')
# 准备模型输入数据
input_data = prepare_input_data()
# 运行模型
results = sess.run([], {'input': input_data})
```
其中,'model.onnx'为你的ONNX模型文件路径,'input_data'为你的模型输入。运行模型后,'results'将包含模型输出。