onnx.compose¶

`merge_graphs`(g1, g2, io_map[, inputs, ...])	将两个ONNX图合并为一个。
`merge_models`(m1, m2, io_map[, inputs, ...])	将两个ONNX模型合并为一个。

合并图表¶

onnx.compose.merge_graphs(g1: GraphProto, g2: GraphProto, io_map: list[tuple[str, str]], inputs: list[str] | None = None, outputs: list[str] | None = None, prefix1: str | None = None, prefix2: str | None = None, name: str | None = None, doc_string: str | None = None) → GraphProto[source]¶

将两个ONNX图合并为一个。

组合图通过连接指定的输出/输入集来定义。那些未在io_map参数中指定的输入/输出将保留为组合图的输入/输出。

Parameters:

g1 (GraphProto) – 第一个图
g2 (GraphProto) – 第二个图
io_map (list of pairs of string) – 名称对 [(out0, in0), (out1, in1), …] 表示第一个图的输出和第二个图的输入，用于连接
inputs (list of string) – 可选的输入列表，包含在组合图中默认情况下，所有未出现在io_map参数中的输入都将包含在组合模型中
输出 (列表的 字符串) – 可选的要包含在组合图中的输出列表默认情况下，所有不在 io_map 参数中的输出都将包含在组合模型中
prefix1 (string) – 可选的前缀，将添加到g1中的所有名称
prefix2 (string) – 可选的前缀，将添加到g2中的所有名称
name (string) – 组合图的可选名称默认情况下，名称是g1.name和g2.name以下划线分隔符连接而成
doc_string (string) – 组合图的可选文档字符串如果未提供，则使用g1和g2文档字符串的默认连接

Returns:

GraphProto

将两个ONNX模型合并为一个。

组合模型通过连接指定的输出/输入集来定义。那些未在io_map参数中指定的输入/输出将保留为组合模型的输入/输出。

两个模型应具有相同的IR版本，并导入相同的操作符集。

Parameters:

m1 (ModelProto) – 第一个模型
m2 (ModelProto) – 第二个模型
io_map (list of pairs of string) – 名称对 [(out0, in0), (out1, in1), …] 表示第一个图的输出和第二个图的输入，这些输出和输入将被连接起来
inputs (list of string) – 可选的输入列表，包含在组合图中默认情况下，所有未出现在io_map参数中的输入都将包含在组合模型中
输出 (列表的 字符串) – 可选的要包含在组合图中的输出列表默认情况下，所有不在 io_map 参数中的输出都将包含在组合模型中
prefix1 (string) – 可选的前缀，将添加到m1中的所有名称
prefix2 (string) – 可选的前缀，将添加到m2中的所有名称
name (string) – 组合图的可选名称默认情况下，名称是g1.name和g2.name用下划线分隔符连接而成
doc_string (string) – 组合图的可选文档字符串如果未提供，则使用g1和g2文档字符串的默认连接
producer_name (string) – 可选的生产者名称，用于组合模型。默认值：'onnx.compose'
producer_version (string) – 可选的生产者版本，用于组合模型。默认值：“1.0”
domain (string) – 组合模型的可选域。默认值：""
model_version (int) – 可选的图形编码版本。默认值：1

Returns:

模型原型

onnx.compose.add_prefix_graph(graph: GraphProto, prefix: str, rename_nodes: bool | None = True, rename_edges: bool | None = True, rename_inputs: bool | None = True, rename_outputs: bool | None = True, rename_initializers: bool | None = True, rename_value_infos: bool | None = True, inplace: bool | None = False, name_map: dict[str, str] | None = None) → GraphProto[source]¶

向图中的元素名称添加前缀：节点、边、输入、输出、初始化器、稀疏初始化器、值信息。

它可以在合并具有重叠名称的图之前用作实用工具。空名称不会被添加前缀。

Parameters:

Returns:

GraphProto

向图中的元素名称添加前缀：节点、边、输入、输出、初始化器、稀疏初始化器、值信息和局部函数。

它可以在合并具有重叠名称的图之前用作实用工具。空名称不会被_前缀。

Parameters:

Returns:

模型原型

onnx.compose.expand_out_dim(model: ModelProto, dim_idx: int, inplace: bool | None = False) → ModelProto[source]¶

在图中为每个输出插入一个额外的维度，其范围为1。

为每个输出插入一个Unsqueeze节点。它可以在合并图之前用作实用工具，例如当第二个图期望有批次维度时。

Parameters:

Returns:

模型原型

onnx.compose.expand_out_dim_graph(graph: GraphProto, dim_idx: int, inplace: bool | None = False) → GraphProto[source]¶

在图中为每个输出插入一个额外的维度，其范围为1。

为每个输出插入一个Unsqueeze节点。它可以在合并图之前用作实用工具，例如当第二个图期望有批次维度时。

Parameters:

Returns:

GraphProto