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参考一
首先，需要将ONNX模型中的节点修改为自定义节点。要实现这一点，您需要了解自定义节点的定义和如何在ONNX中使用它们。ONNX定义了一个自定义运算符的接口，您可以使用该接口定义自己的运算符，并将其编译为ONNX模型可以识别的格式。
具体步骤如下：
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定义自定义节点的运算符：您需要将自定义节点定义为一个具有输入和输出的函数。函数应该遵循ONNX规范中定义的接口。
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编写生成自定义节点的代码：您需要编写代码来生成ONNX模型中的自定义节点。生成代码通常基于ONNX运算符定义，使用您定义的自定义节点。
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加载模型和权重：您需要加载ONNX模型和权重，以便能够对其进行修改和批处理。
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修改节点：使用自定义节点替换现有节点。在这个过程中，您需要根据ONNX规范来处理权重和偏差，以便成为自定义节点的输入。
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导出修改后的模型：将修改后的模型导出为ONNX格式，以便以后使用。
在这个过程中，您需要使用Python编程语言，以及ONNX Python库和其他相关工具来处理ONNX模型。
在下面的代码示例中，假设您有一个ONNX模型，并且要将其中的节点替换为自定义节点。以下是一个简单的代码示例，用于演示如何使用ONNX Python库来读取和修改ONNX模型。
# 导入必要的库
import onnx
from onnx import helper, TensorProto
import numpy as np# 加载模型
model = onnx.load("model.onnx")# 定义自定义节点的运算符
def custom_node(inputs, outputs):output = ...return output# 编写生成自定义节点的代码
node_def = helper.make_node(op_type='CustomNode',inputs=['input'],outputs=['output'],
)# 加载权重
weight = onnx.load_tensor("weight.bin")# 修改节点
for i, node in enumerate(model.graph.node):if node.op_type == 'OldNode':# 替换节点为自定义节点model.graph.node[i] = node_def# 将权重转移到自定义节点weight_value = np.array(weight[i]).astype(np.float32)tensor = onnx.helper.make_tensor(name='weight', data_type=onnx.TensorProto.FLOAT, dims=weight_value.shape, vals=weight_value)model.graph.initializer.append(tensor)# 导出修改后的模型
onnx.save(model, "modified_model.onnx")
请注意，这只是一个示例，您需要根据您的自定义节点和模型进行修改。
参考二
要将ONNX模型中的节点修改为自定义节点，您需要遵循以下步骤：
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将ONNX模型加载到内存中。
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使用ONNX模型API解析模型，找到您要修改的节点。
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将该节点替换为自定义节点。
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确保新的自定义节点与原始节点具有相同的输入和输出属性。
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加载权重参数，并将其与新的自定义节点相结合。
以下是代码示例：
import onnx
import numpy as np# 加载ONNX模型
model = onnx.load('model.onnx')# 找到要修改的节点
old_node = None
for n in model.graph.node:if n.op_type == 'OldNodeType':old_node = nbreak# 如果找到了原来的节点，则替换为自定义节点
if old_node is not None:new_node = onnx.helper.make_node('CustomNodeType',old_node.input,old_node.output,name='new_node',attr={'attribute_name': attribute_value})model.graph.node.remove(old_node)model.graph.node.extend([new_node])# 加载权重参数并将其与新节点相结合weights = onnx.numpy_helper.load_tensor('weights.pb')new_node_weight = np.concatenate((weights, np.zeros((new_node.output[0],))))new_tensor = onnx.numpy_helper.from_array(new_node_weight, 'new_tensor')model.graph.initializer.extend([new_tensor])# 保存新模型
onnx.save(model, 'new_model.onnx')
请替换您需要修改的节点的名称和属性。上面的代码仅供参考，您需要根据实际情况进行修改和调整。
参考三
好的，我可以为您提供一些指导。
ONNX GraphSurgeon 是一个用于修改 ONNX 模型图的 Python 库。您可以使用 GraphSurgeon 将自定义节点添加到 ONNX 模型图中。要添加自定义节点，您需要进行以下步骤：
- 安装 ONNX GraphSurgeon：
pip install onnx-graphsurgeon
- 加载 ONNX 模型图：
import onnx
import onnx_graphsurgeon as gs# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load("model.onnx")# 创建 GraphSurgeon 对象
graph = gs.import_onnx(onnx_model)
- 定义自定义节点：
# 创建一个包含两个输入和一个输出的自定义节点
custom_node = gs.Node(op="CustomOp",inputs=["input1", "input2"],outputs=["output"]
)# 将自定义节点添加到图中
graph.nodes.append(custom_node)
- 导入权重参数：
# 将 ONNX 模型中的权重参数导入到 GraphSurgeon 图中
# 可以使用 onnxruntime 加载模型，然后使用 GraphSurgeon 将权重参数添加到图中。
import onnxruntime# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load("model.onnx")# 创建 onnxruntime inference session
session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")# 遍历图中的所有张量
for tensor in graph.tensors:# 如果节点是权重张量，则从 ONNX runtime 会话中获取它们的值if tensor.name in session.get_inputs():tensor.value = session.run([], {session.get_inputs()[0].name: tensor.name})[0]
- 导出修改后的 ONNX 模型：
# 导出修改后的 ONNX 模型
# 您可以导出图，然后使用 onnxruntime 加载模型，并开始进行推断。
onnx_model = graph.make_model("custom_model")
onnx.save(onnx_model, "custom_model.onnx")
这就是您可以通过 ONNX GraphSurgeon 修改 ONNX 模型图和导入权重参数的步骤。
参考四
您好！您要将一个ONNX计算图中的一个或多个节点替换为自定义节点，并导入权重参数。以下是一些基本步骤可以帮助您完成：
- 使用 ONNX GraphSurgeon 工具加载 ONNX 模型。您可以使用以下代码进行加载：
import onnx
from onnx_graphsurgeon import GraphSurgeononnx_model = onnx.load("model.onnx")
graph = GraphSurgeon(onnx_model.graph)
- 创建自定义节点，并将其添加到图中。您可以使用以下代码创建一个自定义节点：
from onnx_graphsurgeon import Nodenode = Node(op="MyCustomOp",inputs=["input1", "input2"],outputs=["output"],attrs={"param": 123},
)
并将它添加到计算图中：
# 获取需要替换的节点
old_node = graph.find_node_by_name("NodeToReplace")# 将自定义节点添加到计算图中
new_node = graph.add_node(node)# 更新新节点的输入和输出
new_node.inputs = old_node.inputs
new_node.outputs = old_node.outputs# 删除旧节点
graph.remove_node(old_node)
请注意，此代码段仅演示了如何将节点添加到计算图中。您需要根据您自定义节点的实际需求进行修改。
- 导入权重参数。如果您的自定义节点包含参数，则需要将这些参数导入计算图中。您可以使用以下代码将权重参数加载到 ONNX 图中：
import numpy as np# 使用 numpy 加载权重参数
weights = np.load("weights.npy")# 创建一个常量节点，将权重参数添加到计算图中
const_node = onnx.helper.make_node("Constant", [], ["weights"], value=onnx.helper.make_tensor(name="const", data_type=onnx.TensorProto.FLOAT, dims=weights.shape, vals=weights.flatten()))
并将为新节点添加上原来的输入和新增的权重输入：
# 将常量节点添加到计算图中
graph.append(const_node)# 更新新节点输入
new_node.inputs.append("weights")
在完成所有这些步骤之后，您可以将 ONNX 模型保存回磁盘：
onnx_model.graph = graph.export()
onnx.save(onnx_model, "new_model.onnx")
希望这能够帮助您完成您的任务！