<think>我们正在讨论ONNX算子列表的问题。根据用户要求，需要列举ONNX的所有算子。然而，ONNX算子集是随着版本迭代不断更新的，目前没有单一文档列出所有版本的全部算子（因为不同版本支持的算子不同）。我们可以通过以下方法获取：
1. 访问ONNX官方GitHub仓库的算子文档：https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/Operators.md
2. 使用ONNX Python包提供的API来列出当前安装版本支持的所有算子。
考虑到用户可能无法直接访问外部链接，我将通过以下步骤提供帮助：
- 说明如何通过代码获取ONNX算子列表（如果用户安装了onnx包）
- 提供主要算子类别的概述和示例
- 指出不同ONNX版本算子集的差异
注意：ONNX算子集是按版本号（opset version）组织的，每个新版本可能会添加新算子或修改现有算子的行为。例如，引用[1]中提到Asinh算子出现在算子集第9版，BitShift算子出现在第11版[^1]。
我将首先描述如何通过Python代码列出算子，然后给出一些主要算子类别的代表性算子列表（由于总数量超过200个，无法全部列举，但会给出获取方法）。
步骤1：使用Python代码列出所有算子（如果已安装onnx）
```python
import onnx
from onnx import defs
# 获取所有可用算子
all_schemas = defs.get_all_schemas()
# 按域名（domain）和算子名排序
all_schemas_sorted = sorted(all_schemas, key=lambda schema: (schema.domain, schema.name))
print(f"ONNX版本: {onnx.__version__}")
print(f"总算子数量: {len(all_schemas_sorted)}")
print("="*50)
# 按域名分组打印
current_domain = None
for schema in all_schemas_sorted:
if schema.domain != current_domain:
current_domain = schema.domain
print(f"域名: {current_domain}")
print(f" 算子名称: {schema.name} (版本: {schema.since_version})")
```
运行结果示例（取决于安装的onnx版本）：
```
ONNX版本: 1.12.0
总算子数量: 200+
域名: ai.onnx
算子名称: Abs (版本: 1, 6, 13)
算子名称: Acos (版本: 7)
...
域名: ai.onnx.ml
算子名称: ArrayFeatureExtractor (版本: 1)
...
```
注意：
- 默认域名是`ai.onnx`（对应ONNX标准算子）。
- 其他域名如`ai.onnx.ml`包含传统机器学习算子（如树模型相关）。
- 每个算子可能有多个版本（从初始引入版本到后续更新版本）。
步骤2：主要算子类别概述（以标准域名`ai.onnx`为例）
以下是常见类别及代表性算子（非完整列表）：
1. **基础张量操作**:
- `Abs`, `Add`, `Sub`, `Mul`, `Div`, `Neg`, `Sqrt`, `Exp`, `Log`, `Floor`, `Ceil`
- `Clip`, `Round`
2. **神经网络层**:
- `Conv`, `ConvTranspose`, `MaxPool`, `AveragePool`, `GlobalAveragePool`
- `Gemm`（全连接层）, `BatchNormalization`, `Dropout`
- `RNN`, `LSTM`, `GRU`
3. **激活函数**:
- `Relu`, `LeakyRelu`, `Sigmoid`, `Tanh`, `Softmax`, `LogSoftmax`
- 较新的：`Selu`, `Elu`, `HardSigmoid`, `HardSwish`（引用[1]中提到的Asinh也在其中）[^1]
4. **张量变换**:
- `Reshape`, `Transpose`, `Concat`, `Split`, `Slice`, `Gather`, `Squeeze`, `Unsqueeze`
- `Pad`, `Flatten`
5. **缩减操作**:
- `ReduceSum`, `ReduceMean`, `ReduceMax`, `ReduceMin`, `ReduceProd`, `ReduceLogSumExp`
6. **矩阵运算**:
- `MatMul`, `Gemm`（广义矩阵乘）
7. **逻辑运算**:
- `And`, `Or`, `Xor`, `Not`, `Greater`, `Less`, `Equal`
8. **条件与循环**:
- `If`, `Loop`, `Scan`
9. **数据生成**:
- `Constant`, `ConstantOfShape`, `RandomUniform`, `RandomNormal`
10. **其他**:
- `Cast`（类型转换）, `Shape`, `Size`, `NonZero`
- `OneHot`, `TopK`, `ArgMax`, `ArgMin`
- `BitShift`（引用[1]中提到的出现在第11版）[^1]
步骤3：关于自定义算子的说明
当遇到ONNX标准算子集不支持的算子时，可以自定义算子（如引用[2]和[3]所述）[^2][^3]：
- 在导出ONNX模型时注册自定义算子（如`WX::KDTreeFpsample`）[^2]
- 在推理引擎（如TensorRT）中实现自定义算子的插件[^3]
- 注意：自定义算子会降低模型的可移植性
步骤4：如何获取最新完整列表
推荐直接查阅官方Operators.md文档（链接如上），该文档按算子类别和版本组织，并包含每个算子的输入输出定义、示例和版本变更。
注意事项：
- ONNX算子列表随版本更新（当前最新opset版本为18）。
- 某些算子可能有多个版本（如`BatchNormalization`从版本1到15），不同版本支持不同的特性。
- 在转换PyTorch模型时（引用[1]），PyTorch内置的ONNX导出器会尽可能将PyTorch算子映射到ONNX算子，若映射不存在则需要自定义[^1]。
结论：
由于ONNX算子数量庞大且不断更新，无法在此全部列出，但用户可以通过上述代码或官方文档获取完整列表。
相关问题：
1. 如何查询特定ONNX算子的定义和用法？
2. ONNX算子版本更新有哪些注意事项？
3. 如何解决PyTorch导出ONNX模型时遇到的算子不支持问题？[^1]
4. 如何在TensorRT中实现ONNX自定义算子？[^3]
</think>### 获取 ONNX 算子列表的完整指南
ONNX（Open Neural Network Exchange）算子列表会随着版本更新而变化，目前最新版本（ONNX opset 18）包含超过 180 个算子。以下是获取完整列表的方法和主要算子分类：
---
#### 一、获取 ONNX 算子列表的官方方法
1. **官方 GitHub 文档**
ONNX 官方维护完整的算子目录：
[ONNX Operators 官方文档](https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/Operators.md)
包含所有算子的：
- 输入/输出定义
- 版本支持范围（如 $[\text{opset} \ 1, \ 15]$）
- 数学公式描述（如卷积算子的计算式）
- PyTorch/TensorFlow 映射关系[^1]
2. **Python 代码列出所有算子**
安装 ONNX 包后运行：
```python
import onnx
from onnx import defs
# 获取所有算子模式
all_schemas = defs.get_all_schemas()
# 按类别打印
ops_by_domain = {}
for schema in all_schemas:
domain = schema.domain or 'ai.onnx' # 默认域
ops_by_domain.setdefault(domain, []).append(schema.name)
for domain, ops in ops_by_domain.items():
print(f"== 域: {domain} (算子数: {len(ops)}) ==")
print(", ".join(sorted(ops)))
```
**输出示例**：
```
== 域: ai.onnx (算子数: 168) ==
Abs, Acos, Acosh, Add, And, ArgMax, ArgMin, Asin, Asinh, Atan, Atanh, ...
```
---
#### 二、ONNX 主要算子分类（精选）
根据 opset 18 版本整理：
| **类别** | **代表算子** | **说明** |
|--------------------|-----------------------------------------------------------------------------|----------|
| **基础数学运算** | `Add`, `Sub`, `Mul`, `Div`, `Pow`, `Abs`, `Exp`, `Log`, `Sqrt` | 基本算术与超越函数 |
| **张量操作** | `Concat`, `Slice`, `Split`, `Reshape`, `Transpose`, `Gather`, `Squeeze` | 数据形状变换[^4] |
| **神经网络层** | `Conv`, `ConvTranspose`, `MaxPool`, `AveragePool`, `Gemm`, `BatchNormalization` | 卷积/全连接等核心层 |
| **激活函数** | `Relu`, `Sigmoid`, `Tanh`, `LeakyRelu`, `Selu`, `Softmax`, `LogSoftmax` | 包含较新的算子如 `Asinh`[^1] |
| **逻辑运算** | `And`, `Or`, `Xor`, `Not`, `Greater`, `Less`, `Equal` | 布尔运算与比较 |
| **缩减操作** | `ReduceSum`, `ReduceMean`, `ReduceMax`, `ReduceMin`, `ReduceProd` | 张量维度缩减 |
| **控制流** | `If`, `Loop`, `Scan` | 条件与循环控制 |
| **自定义算子** | `Custom` (如 `KDTreeFpsample`[^2]) | 用户扩展算子命名空间[^2] |
> 注：完整列表需参考官方文档，算子总数随版本增加（opset 1 仅 80+ 算子）。
---
#### 三、关键注意事项
1. **算子版本兼容性**
每个算子有支持的 opset 范围，例如：
- `Asinh` 需 opset ≥ 9
- `BitShift` 需 opset ≥ 11[^1]
- 导出模型时需指定兼容版本：`torch.onnx.export(..., opset_version=15)`
2. **自定义算子实现**
当标准算子不满足需求时：
- **定义**：注册自定义算子（如 `WX::KDTreeFpsample`[^2]）
- **推理支持**：需在 TensorRT 等引擎中实现插件[^3]
```python
# PyTorch 自定义算子示例
class CustomOp(torch.autograd.Function):
@staticmethod
def forward(ctx, x):
return g.op("WX::KDTreeFpsample", x, nsample_i=32) # [^2]
```
3. **算子优化与替换**
部分算子需特殊处理：
- 自适应池化 (`AdaptiveAvgPool`) 无法直接用公式替换[^4]
- 可通过子图提取优化复杂结构[^1]
---
#### 四、推荐资源
1. **官方工具**：
[ONNX Operator 可视化查询](https://github.com/onnx/onnx-docker/blob/master/onnx-ecosystem/inference_demos/resnet50_modelzoo_onnxruntime_inference.ipynb)
2. **版本对比**：
[ONNX Opset 变更历史](https://github.com/onnx/onnx/releases)
如需特定算子详情（如卷积计算式），可提供名称为您解析。
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