图结构层级操作（界面左上角）
节点层级操作（节点属性栏）
## Add new node
-Sometimes we want to add new nodes into the exsited model. `onnx-modifier` supports this feature experimentally now.
+Sometimes we want to add new nodes into the existed model. `onnx-modifier` supports this feature experimentally now.
Note there is an `Add node` button, following with a selector elements on the top-left of the index page. To do this, what we need to do is as easy as 3 steps:
1. Choose a node type in the selector, and click `Add node` button. Then an empty node of the chosen type will emerge on the graph.
+
+ > The selector contains all the supported operator types in domains of `ai.onnx`(171), `ai.onnx.preview.training`(4), `ai.onnx.ml`(18) and `com.microsoft`(1).
+
2. Click the new node and edit it in the invoked siderbar. What we need to fill are the node Attributes (`undefined` by default) and its Inputs/Outputs (which decide where the node will be inserted in the graph).
+
3. We are done.
@@ -120,7 +126,7 @@ The following are some notes for this feature:
6. For the `Inputs/Outputs` with type `list`, it is forced to be at most 8 elements in the current version. If the actual inputs/outputs number is less than 8, we can leave the unused items with the name starting with `list_custom`, and they will be automatically omitted.
-7. This feature is experimentally supported now and may be not very rebust. So any issues are warmly welcomed if some unexpected result is encountered.
+7. This feature is experimentally supported now and may be not very robust. So any issues are warmly welcomed if some unexpected result is encountered.
# Sample models
diff --git a/readme_zh-CN.md b/readme_zh-CN.md
index 4846eb3..7139e4b 100644
--- a/readme_zh-CN.md
+++ b/readme_zh-CN.md
@@ -4,13 +4,24 @@
`ONNX`(Open Neural Network Exchange) 是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，经常作为不同框架模型转化的中间文件。有时我们拿到ONNX文件，想将它进行一些修改，比如：
-- **删除部分节点**。 比如，`ONNX`文件中一些前后处理的算子节点。
-- **增加节点**。
-- **修改节点属性**。 比如修改某一节点的输入输出名称。
+- **删除部分节点**。 比如，`ONNX`文件中一些前后处理的算子节点，以方便后续部署。
+- **修改节点输入输出名**。 比如修改某一节点的输入输出名称，更改模型拓扑结构。
+- **编辑节点属性值**。
+- **增加新节点**。
-目前常用的方法是，先可视化模型图结构，然后基于`ONNX`的Python API编写脚本，对模型图结构进行编辑。但这可能需要我们在可视化-脚本-可视化-...之间反复横跳。而且在一张庞大的图上搜集想要修改的节点，也比较花时间。
+目前常用的方法是，先可视化模型图结构，然后基于`ONNX`的Python API编写脚本，对模型图结构进行编辑。但这可能需要我们在可视化-脚本-可视化-...之间反复横跳。而且在一张庞大的图上搜集想要修改的节点，也比较繁琐耗时。👋
-能不能有一个工具，可以**实时预览编辑后的可视化效果，从而更方便，快捷，直观地实现`ONNX`模型的编辑**呢？:rocket: 这便是`onnx-modifier` ([github]())开发的动机。所有的编辑信息将最终汇总，统一送由ONNX Python处理，得到编辑后的ONNX模型文件。
+能不能有一个工具，可以**实时预览编辑后的可视化效果，从而更方便，快捷，直观地实现`ONNX`模型的编辑**呢？:rocket: 这便是`onnx-modifier` ([github]())开发的动机。所有的编辑信息将最终汇总，统一送由ONNX Python API处理，得到编辑后的ONNX模型文件。
+
+目前已支持下列操作：
+
+- [x] 删除/恢复节点
+ - 删除单个节点
+ - 删除一个节点及所有以该节点为根节点的子节点
+ - 恢复误删的节点
+- [x] 修改节点输入输出名
+- [x] 编辑节点属性值
+- [x] 增加新节点（beta）
`onnx-modifier`基于流行的模型可视化工具 [Netron](https://github.com/lutzroeder/netron) 和轻量级Web应用框架 [flask](https://github.com/pallets/flask) 开发。希望它能给社区带来一些贡献~
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点击输出中的url（如`http://127.0.0.1:5000/`），即可在浏览器中进入onnx-modifier界面。点击`Open Model...`，上传所需要编辑的模型文件，上传完毕后，网络可视化结构会自动显示。
-# 编辑
+# 用法
+
-| 图结构层级操作 （界面左上角） |
- 节点层级操作（节点属性栏） |
-
+
+## 修改节点输入输出名
+
+通过修改节点的输出输出名，我们可以对模型拓扑结构进行修改（如删除一些预处理/后处理节点）。该功能同样可以用在更改模型的输出的名称（即修改模型叶子节点的输出名）。
+
+那在`onnx-modifer`中要怎么做呢？很简单，找到节点侧边栏的输入输出对应的输入框，键入新的名称就可以啦。图结构会根据键入的名称即时自动刷新。
+
+举个栗子，在下图所示的模型中，我们想要删除预处理对应的节点（`Sub->Mul->Sub->Transpose`），可以这样做：
+
+1. 点击第一个`Conv`节点，在弹出的属性栏中，将输入名称改为*serving_default_input:0* (`data_0`节点的输出名)；
+2. 图结构自动刷新，可以发现，输入节点已经和第一个`Conv`节点直接相连，几个预处理节点也已经从前向图中分离出来，将它们删除；
+3. 完工（点击`Download`就可以获得编辑后的ONNX模型啦）。
+
+> 如果我们希望通过修改，让节点$A$（比如上例中的`data_0`节点）连向节点$B$（比如上例中的第一个`Conv`节点），建议的方式是：将节点$B$的输入名称修改为节点$A$的输出名称，而不是把$A$的输出名称修改为节点$B$的输入名称。 因为节点$B$的输入名称可能同时为其他节点（比如上例中的`Transpose`节点）的输出名称，会导致一些预料外的结果。
+
+上例的修改过程如下图所示：
+
+
+
+## 编辑节点属性值
+
+在节点侧边栏对应的属性值输入框中，键入新的属性值即可。
-> `Delete With Children`方法基于回溯算法实现。
+> 点击属性值输入框右侧的`+`，可显示该属性的参考信息。
-被删除的节点会变灰显示。删除节点的效果如下：
+
-
+## 增加新节点（beta）
+有时候我们希望向模型中添加新节点。`onnx-modifier`已开始支持该功能。
+在主页面的左上方，有一个`Add node`按钮和一个selector选择器，我们可以通过这二者的配合，完成节点的添加，只需3步：
-## 重置节点
+1. 在selector中选择要添加的节点类型，在点击`Add node`按钮后，一个对应类型的新节点将自动出现在图上。
-在节点对应的属性栏点击`Recover Node`按钮，可将被删除的节点重新恢复到图中。
+ > selector中包含来自`ai.onnx`(171), `ai.onnx.preview.training`(4), `ai.onnx.ml`(18) 和 `com.microsoft`(1)的所有节点类型。
-## 修改节点输入输出名称
+2. 点击这个新节点，在弹出的侧边栏中进行节点的编辑：
+ - 节点属性：初始化为`null` （显示为`undefined`）。同上节，在对应的属性框中输入新值即可。
+ - 修改节点输入输出名。输入输出名决定了节点将插入在图结构中的位置。
+3. 完工（点击`Download`即可获得编辑后的ONNX模型）。
-通过修改节点的输出输出名，我们可以对模型推理图进行修改（如删除一些预处理/后处理节点）。该功能同样可以用在更改模型的输出的名称（即修改模型叶子节点的输出名）。
+
-那在`onnx-modifer`中要怎么做呢？在节点属性栏中有一个`RENAME HELPER`小节。当前节点的全部输入/输出名都会列在这里（不包含模型权重），每个输入/输出名后面跟着一个输入框，直接在对应的输入框中，键入新的名称就可以啦。
+以下是该功能的一些提醒和小tip：
-比如，在下图所示的模型中，我们想要删除预处理对应的节点（`Sub->Mul->Sub->Transpose`），可以这样做：
+1. 在当前版本中，是不支持添加含有参数的节点的（比如`Conv`, `BatchNormalization`）。其他大多数节点，在我的测试中，可正确添加（比如`Flatten`, `ArgMax`, `Concat`）。
+2. 点击selector，输入要添加的节点的首字母（比如`Flatten`的`f`），可帮我们定位到以该字母开头的节点列表区域，加快检索速度。
+3. 点击节点侧边栏的`NODE PROPERTIES`的`type`框右侧的`?`，和节点属性框右侧的`+`，可以显示关于当前节点类型/属性值的参考信息。
+4. 为确保正确性，节点的各属性值建议全部填写（而不是留着`undefined`）。默认值在当前版本可能支持得还不够好。
+5. 如果一个属性值是列表类型，则各元素之间使用‘`,`’分隔。
+6. 在当前版本中，如果一个节点的输入/输出是一个列表类型（如`Concat`），限制最多显示8个。如果一个节点实际输入/输出小于8个，则填写对应数目的输入输出即可，多出来的应以`list_custom`开头，它们会在后续处理中自动被忽略。
+7. 这个功能还处在开发中，可能会不够鲁棒。所以如果大家在实际使用时碰到问题，非常欢迎提issue!
-1. 点击第一个`Conv`节点，在弹出的属性栏中，将输入名称改为*serving_default_input:0*；
-2. 预览一下，发现输入已经和第一个`Conv`直接相连，几个预处理节点也已经从前向图中分离出来，将它们删除；
-3. 完工，预览check一下（点击`Download`就可以获得编辑后的ONNX模型啦）。
-
`onnx-modifer`正在活跃地更新中:hammer_and_wrench:。 欢迎使用，提issue，如果有帮助的话，感谢给个:star:~
@@ -100,6 +148,7 @@
- [Netron](https://github.com/lutzroeder/netron)
- [flask](https://github.com/pallets/flask)
+- ONNX IR [Official doc](https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/IR.md)
- ONNX Python API [Official doc](https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/PythonAPIOverview.md), [Leimao's Blog](https://leimao.github.io/blog/ONNX-Python-API/)
- ONNX IO Stream [Leimao's Blog](https://leimao.github.io/blog/ONNX-IO-Stream/)
- [onnx-utils](https://github.com/saurabh-shandilya/onnx-utils)