修改onnx模型输出示例

如图是netron(github链接)软件中打开的onnx模型，可以看到右边模型的最终输出结果是分类值predict_0而非概率值，那么如何获取中间过程的概率值，或者说怎么把右边的图砍掉一截变成左边的图呢？

读入模型

首先以图的形式读入你的模型，图一般包括node（节点），initializer（初始化），input（输入），output（输出）四部分，全部打印出来的话非常长，在这里我们主要涉及到删除节点和修改输出两部分。

查看output 打印output，发现其中的主要信息为name和elem_type两部分。 使用netron选中上一层节点即identity，查看详细信息。 可以看到上一层节点的输出名即为output的输出名，这两个需要保持一致。 同时elem_type=7，表示输出类型为int64（参照我上一篇文章），这个也需要和上一层节点输出的类型保持一致。

删除node节点

由于是修改输出，我们只关心最后的几个节点。 argmax函数不用说了，是经典转化为0,1输出的函数，那么要取概率值肯定在argmax之前，mul是相乘，乘什么我们需要用netron打开模型查看mul节点如下： 乘0,1矩阵，应该是要转为2列方便进行后续处理，那么我们只要取A的值，也就是上一层节点输出的"add_result_0"就行了。 也就是说，删除序号为261,262,263,264的节点：

倒着顺序删除，再次打印节点： 完成删除。

修改output

由于add_result_0输出的值为float32，因此需要在output中修改elem_type为对应的数据类型，1为float32，更多类型查看我上一篇文章。

结果比较

先保存模型，再调用onnx runtime进行模型调用：

和未修改之前的模型比较： 发现修改后的模型概率值大于0的都被分类成了1，小于0的都被分类成了0，表示我们这次修改取得了成功。