1、Creating An ONNX Model

最新推荐文章于 2025-07-23 09:38:25 发布

魇餍

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分类专栏： onnx_graphsurgeon 文章标签： python 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Chang_Shuang/article/details/128389640

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这段代码展示了如何使用GraphSurgeon库创建一个全局Lp池化的ONNX模型。首先导入所需库，然后定义输入变量X和输出变量Y，接着创建一个GlobalLpPool节点，并设置参数p为2。最后，构建图并保存为ONNX模型文件。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

请添加图片描述


import onnx_graphsurgeon as gs
import numpy as np
import onnx

X = gs.Variable(name="X", dtype=np.float32, shape=(1, 3, 5, 5))
Y = gs.Variable(name="Y", dtype=np.float32, shape=(1, 3, 1, 1))
node = gs.Node(op="GlobalLpPool", attrs={"p": 2}, inputs=[X], outputs=[Y])

graph = gs.Graph(nodes=[node], inputs=[X], outputs=[Y])
onnx.save(gs.export_onnx(graph), "test_globallppool.onnx")
import onnx_graphsurgeon as gs
import numpy as np
import onnx

X = gs.Variable(name="X", dtype=np.float32, shape=(1, 3, 5, 5))
Y = gs.Variable(name="Y", dtype=np.float32, shape=(1, 3, 1, 1))
node = gs.Node(op="GlobalLpPool", attrs={"p": 2}, inputs=[X], outputs=[Y])

graph = gs.Graph(nodes=[node], inputs=[X], outputs=[Y])
onnx.save(gs.export_onnx(graph), "test_globallppool.onnx")