API 参考¶

提示

ir-py 项目提供了另外的 Pythonic API，用于创建和操作 ONNX 模型，无需与 Protobuf 交互。

版本控制¶

以下示例展示了如何检索 onnx 版本、onnx opset、IR 版本。每个新的主要版本都会增加 opset 版本（参见Opset 版本）。

from onnx import __version__, IR_VERSION
from onnx.defs import onnx_opset_version
print(f"onnx.__version__={__version__!r}, opset={onnx_opset_version()}, IR_VERSION={IR_VERSION}")

onnx.__version__='1.21.0', opset=26, IR_VERSION=13

中间表示 (IR) 规范是图形和运算符的抽象模型以及表示它们的具体格式。添加结构或修改其中之一都会增加 IR 版本。

当运算符被添加、删除或修改时，opset 版本会增加。更高的 opset 意味着更长的运算符列表和更多实现 ONNX 函数的选项。运算符通常会因为支持更多输入和输出类型，或者属性变为输入而进行修改。

数据结构¶

每个 ONNX 对象都基于 protobuf 消息定义，并且名称以后缀 Proto 结尾。例如，NodeProto 定义一个运算符，TensorProto 定义一个张量。下一页列出了所有这些。

函数¶

ONNX 模型可以直接从上一节描述的类中创建，但使用以下帮助程序创建和验证模型会更快。