使用 Python 从 ai.onnx.ml 导入运算符答案

【问题标题】：Import operators from ai.onnx.ml with Python使用 Python 从 ai.onnx.ml 导入运算符
【发布时间】：2020-09-25 16:26:23
【问题描述】：

我阅读了https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/Operators-ml.md 的 ONNX ML 文档，但不知道如何将这些函数导入我的项目。我生成了几个上游节点来进行一些数据拆分和缩放，我想将其中一个 ML 运算符添加为我的 ONNX 图中的另一个节点。

看起来这应该非常简单，但对于我的生活，我看不到它是如何完成的。

我原以为语法会是这样的：

nodeX = onnx.helper.make_node(
    'Scaler',
    inputs=['Q2'],
    outputs=['Q22'],
    scale=5.0,
    offset = 12.0
)

但是，我收到以下错误：节点中的错误：：没有为域版本为 12 的 Scaler 注册操作

所以它似乎无法识别 ML 运算符。根据https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/Overview.md 的文档，我将环境变量设置为 ONNX_ML=1，并尝试重新安装，但没有帮助。

【问题讨论】：

标签： python machine-learning onnx

【解决方案1】：

显然需要两件事。首先 - 创建节点时指定运营商域：

nodeX = onnx.helper.make_node(
    'Scaler',
    inputs=['Q2'],
    outputs=['Q22'],
    scale=5.0,
    offset = 12.0,
    domain='ai.onnx.ml'
)

第二——创建模型时导入域：

model = onnx.helper.make_model(
    graph,
    opset_imports=[
        onnx.helper.make_opsetid('ai.onnx.ml', 1), 
        onnx.helper.make_opsetid('', 14)],
)

【讨论】：