4.4 获取onnx每个节点的输出结果

前言

获取onnx每个节点的结果,进行输出显示、保存

Code

cpp 复制代码
import os
import onnx
import onnx.helper as helper
import onnxruntime
from collections import OrderedDict
import  numpy as np

def get_onnx_node_out(onnx_file, save_onnx):
    model = onnx.load(onnx_file)
    out_names=[]
    for i, node in enumerate(model.graph.node):
        out_names.append(node.output[0])
    for out_name in out_names:
        intermediate_layer_value_info = helper.ValueInfoProto()
        intermediate_layer_value_info.name = out_name
        model.graph.output.append(intermediate_layer_value_info)
    onnx.save(model, save_onnx)

def onnxruntime_infer(onnx_path, input_data, output_name="output"):
 
    session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_path, providers=['CPUExecutionProvider'])
    input_name = session.get_inputs()[0].name
    outputs = [x.name for x in session.get_outputs()]
    print("onnx input_name:", input_name)
    print("onnx outputs:", outputs)
    ort_outs = session.run(outputs, {input_name: input_data})
    ort_outs = OrderedDict(zip(outputs, ort_outs))
 
    # For debug
    for key in ort_outs:
        val = ort_outs[key]
        file = "./onnx_output/"+ key.split("/")[-1] +".npy"
        np.save(file, val, allow_pickle=True, fix_imports=True)
     
if __name__ == '__main__':

    base_path = "./"
    onnx_file = os.path.join(base_path,"example4.onnx")
    save_onnx = os.path.join(base_path,"example4_out.onnx")
    get_onnx_node_out(onnx_file, save_onnx)

    path = "./10.npy"  # 
    input_data = np.load(path)
    print(f"input_data shape:{input_data.shape}")

    onnxruntime_infer(save_onnx, input_data)   

总结

  • 相关代码简单运用
相关推荐
悠悠小茉莉26 分钟前
Win11 安装 Visual Studio(保姆教程 - 更新至2025.07)
c++·ide·vscode·python·visualstudio·visual studio
m0_6256865540 分钟前
day53
python
Real_man1 小时前
告别 requirements.txt,拥抱 pyproject.toml和uv的现代Python工作流
python
站大爷IP2 小时前
Python文件操作的"保险箱":with语句深度实战指南
python
运器1232 小时前
【一起来学AI大模型】算法核心:数组/哈希表/树/排序/动态规划(LeetCode精练)
开发语言·人工智能·python·算法·ai·散列表·ai编程
巴里巴气4 小时前
selenium基础知识 和 模拟登录selenium版本
爬虫·python·selenium·爬虫模拟登录
19894 小时前
【零基础学AI】第26讲:循环神经网络(RNN)与LSTM - 文本生成
人工智能·python·rnn·神经网络·机器学习·tensorflow·lstm
JavaEdge在掘金4 小时前
Redis 数据倾斜?别慌!从成因到解决方案,一文帮你搞定
python
ansurfen5 小时前
我的第一个AI项目:从零搭建RAG知识库的踩坑之旅
python·llm
Thomas_YXQ5 小时前
Unity URP法线贴图实现教程
开发语言·unity·性能优化·游戏引擎·unity3d·贴图·单一职责原则