节点

类 onnx_graphsurgeon.Node(op: str, name: str | None = None, attrs: Dict[str, object] | None = None, inputs: List[Tensor] | None = None, outputs: List[Tensor] | None = None, domain: str | None = None)

基类： object

节点表示图中的一个操作，它消耗零个或多个张量，并产生零个或多个张量。

参数:

• op (str) – 此节点执行的操作。

• name (str) – 此节点的名称。

• attrs (Dict[str, object]) – 将属性名称映射到其值的字典。

• inputs (List[Tensor]) – 零个或多个输入张量的列表。

• outputs (List[Tensor]) – 零个或多个输出张量的列表。

• domain (str) – 此节点的域，

类 AttributeRef(name: str, type: type)

基类： object

AttributeRef 是一个属性值，它引用父函数中的一个属性。仅当节点位于函数内部时，节点的属性才能是 AttributeRef。

参数:

• name (str) – 父函数中被引用属性的名称。

• type (type) – 属性的类型。

i(tensor_idx=0, producer_idx=0)

便捷函数，用于获取此节点的一个输入张量的生产者节点。请注意，与 o() 函数相比，参数已交换；这是因为张量很可能只有一个生产者

例如

assert node.i() == node.inputs[0].inputs[0]
assert node.i(1, 2) == node.inputs[1].inputs[2]

参数:

• tensor_idx (int) – 此节点的输入张量的索引。默认为 0。

• producer_idx (int) – 输入张量的生产者的索引，如果张量有多个生产者。默认为 0

返回值:

指定的生产者（输入）节点。

返回类型:

节点

o(consumer_idx=0, tensor_idx=0)

便捷函数，用于获取此节点的一个输出张量的消费者节点。

例如

assert node.o() == node.outputs[0].outputs[0]
assert node.o(2, 1) == node.outputs[1].outputs[2]

参数:

• consumer_idx (int) – 输出张量的消费者的索引。默认为 0。

• tensor_idx (int) – 此节点的输出张量的索引，如果节点有多个输出。默认为 0。

返回值:

指定的消费者（输出）节点

返回类型:

节点

subgraphs(recursive=False)

便捷函数，用于迭代此节点中包含的所有子图。节点子图位于 ONNX 控制流节点（如“If”和“Loop”）的属性中。

参数:

recursive (bool) – 在查找子图时是否递归到子图节点中。默认为 False。

返回值:

一个迭代此节点的子图的生成器。

copy(inputs: List[Tensor] | None = None, outputs: List[Tensor] | None = None, tensor_map=None)

对此节点进行浅拷贝，覆盖输入和输出信息。

注意：通常，您应该只复制图。