柳叶刀Onnx-GraphSurgeon：对onnx模型的中间端进行增，删，改，获取子图操作（二）

主要观点总结

本文主要介绍了ONNX-GraphSurgeon，一个用于操作ONNX计算图的Python库。该库提供了丰富的API，支持对计算图进行增删改查等操作，旨在促进深度学习模型的定制和优化，以提高模型的推理速度和资源利用率。文章详细描述了如何使用ONNX-GraphSurgeon进行模型处理，包括安装、对onnx输入端进行处理、在模型中间增加结点、修改中间结点、删除中间结点和获取模型中间子图等操作。

关键观点总结

关键观点1: ONNX-GraphSurgeon简介

ONNX-GraphSurgeon是一个Python库，用于操作ONNX计算图。它提供了丰富的API，支持对计算图进行增删改查等操作。主要特点包括灵活性、高效性和易用性。

关键观点2: 安装ONNX-GraphSurgeon

使用pip命令安装ONNX-GraphSurgeon及必要的依赖库，如Python、ONNX和numpy。

关键观点3: 对onnx输入端进行处理

介绍如何使用ONNX-GraphSurgeon对onnx模型进行剪切、生成模型、以及在模型中间增加结点等操作。

关键观点4: 修改中间结点

演示如何将模型中的FakeNodeToRemove结点修改为LeakyRelu结点。

关键观点5: 删除中间结点

介绍如何删除模型中的FakeNodeToRemove结点。

关键观点6: 获取模型中间子图

说明如何使用ONNX-GraphSurgeon获取模型的中间子图。

关键观点7: 总结

总结ONNX GraphSurgeon在深度学习模型优化中的应用和重要性，并提醒读者点赞和在看以支持作者创作。

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