【深度学习|图像分割】读取并修改xml中的指定参数

1、背景

<net name="Model4" version="11">
	<layers>
		<layer id="0" name="args" type="Parameter" version="opset1">
			<data shape="?,?,?" element_type="f32"/>
			<rt_info>
				<attribute name="old_api_map_element_type" version="0" value="f16"/>
			rt_info>
			<output>
				<port id="0" precision="FP32" names="args">
					<dim>-1dim>
					<dim>-1dim>
					<dim>-1dim>
				port>
			output>
		layer>
		<layer id="1" name="Constant_65183_compressed" type="Const" version="opset1">
			<data element_type="f16" shape="3, 1, 1" offset="0" size="6"/>
			<output>
				<port id="0" precision="FP16">
					<dim>3dim>
					<dim>1dim>
					<dim>1dim>
				port>
			output>
		layer>
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这是一段xml文件的片段，这个xml中存储的是某个深度学习模型的算法结构，乍一看没啥问题，但是仔细一看，我们会发现在data shape=?,?,?处好像有点奇怪，这里的输入维度全部为?，更奇怪的是，在python上用openvino加载改模型并进行推理时，并不会在compile model的时候报错，而当在C++端调openvino库来进行推理时，会在模型加载的时候报错，因此，我怀疑是不是在这个地方出了问题，起初我是直接导出之后，用记事本打开xml文件，然后手动去填写维度，比如3，800，800。由于项目需要，我必须在导出时自动完成更改，因此我需要在代码中添加修改xml参数的代码片段。

2、代码

def xml_input(args):
    # 文件路径
    xml_file = rf"{args.xmlpath}"
    # 使用minidom解析器打开xml文档，创建一个dom对象
    domTree = parse(xml_file)
    # 获取到根节点
    rootNode = domTree.documentElement

    # 获取所有data节点，返回的是一个列表
    treenodes = rootNode.getElementsByTagName("data")

	# 遍历所有data节点
    for i in range(len(treenodes)):
        if treenodes[i].getAttribute("shape") == '?,?,?':
            treenodes[i].setAttribute("shape", f"{args.channel},{args.height},{args.width}")
            print("找到了!")
    with open(f"{args.xmlpath}", "w") as f:
        domTree.writexml(f)
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