ONNX 模型 | 开放神经网络交换
介绍
ONNX，全称Open Neural Network Exchange，已被广泛认可为一种标准化格式，便于表示深度学习模型。由于其能够促进PyTorch、TensorFlow和Cafe2等各种框架之间的无缝交换和协作，使用情况得到了显著提升。
ONNX的关键优势之一在于其能够确保框架之间的一致性。此外，它还提供了使用多种编程语言（如Python、C++、C#和Java）导出和导入模型的灵活性。这种多样性使开发人员能够轻松地在更广泛的社区中共享和利用模型，而不受他们所偏好的编程语言的限制。
学习目标
- 在本节中，我们将深入探讨ONNX，提供一个全面的教程，介绍如何将模型转换为ONNX格式。为了保证清晰度，内容将组织成单独的子标题。
- 此外，我们还将探讨可以用于将模型转换为ONNX格式的不同工具。
- 接下来，我们将重点介绍将PyTorch模型转换为ONNX格式的逐步过程。
- 最后，我们将提供一个全面的总结，重点介绍ONNX的能力和关键发现。
本文作为数据科学博文的一部分发表。
详细概述
ONNX，全称Open Neural Network Exchange，是一个免费的专为深度学习模型设计的格式。它的主要目的是在使用PyTorch时促进不同深度学习框架（包括TensorFlow和Caffe2）之间的无缝交换和共享模型。
ONNX的一个显著优点是它能够在不需要重写模型的情况下，在不同框架之间传输模型。这个特性极大地简化了在各种硬件平台（如GPU和TPU）上进行模型优化和加速的过程。此外，它允许研究人员以标准化的格式共享他们的模型，促进协作和可重复性。
为了支持高效使用ONNX模型，ONNX提供了几个有用的工具。例如，ONNX Runtime作为执行模型的高性能引擎。此外，ONNX转换器可以在不同框架之间无缝转换模型。
ONNX是一个由Facebook和Microsoft共同开发的开源项目。它的最新版本不断发展，引入了额外的功能，并扩展了对新兴深度学习技术的支持。
什么是ONNX？
ONNX，全称Open Neural Network Exchange，作为一种标准化格式，用于表示深度学习模型。它的主要目的是促进不同深度学习框架（包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2等）之间的兼容性。
ONNX的核心概念围绕着计算图的通用表示展开。这些图被称为数据图，定义了模型的组件或节点以及它们之间的连接或边缘。为了定义这些图，ONNX利用了一种语言和平台无关的数据格式，称为ProtoBuff。此外，ONNX还包含了一套标准化的类型、函数和属性，用于指定图中执行的计算以及输入和输出张量。
ONNX是一个由Facebook和Microsoft共同开发的开源项目。它的最新版本不断发展，引入了额外的功能，并扩展了对新兴深度学习技术的支持。
如何进行转换？
要将PyTorch模型转换为ONNX格式，您需要PyTorch模型和用于创建模型的相关源代码。该过程涉及使用PyTorch将模型加载到Python中，为所有输入变量定义占位符输入值，并使用ONNX导出器生成ONNX模型。在将模型转换为ONNX时，重要的是考虑以下关键方面。按照以下步骤实现使用ONNX进行成功转换：
1. 使用PyTorch库将PyTorch模型加载到Python中。
2. 为模型中的所有变量分配默认输入值。此步骤确保转换与模型的输入要求相一致。
3. 使用ONNX导出器生成可以在Python中执行的ONNX模型。
在转换过程中，检查并确保以下四个方面，以成功将模型转换为ONNX。
模型训练
在转换过程之前，有必要使用TensorFlow、PyTorch或Cafe2等框架训练模型。一旦模型训练完成，就可以将其转换为ONNX格式，使其能够在不同的框架或环境中使用。
输入和输出名称
为ONNX模型中的输入和输出张量分配明确而描述性的名称非常重要，以确保准确的标识。这种命名约定有助于在各种框架或环境中平稳集成和兼容模型。
处理动态轴
ONNX支持动态轴，允许张量表示批处理大小或序列长度等参数。在转换过程中，仔细处理动态轴是保持结果ONNX模型在不同框架或环境中一致性和可用性的关键。
转换评估
将模型转换为ONNX格式后，建议进行评估。此评估包括使用共享的输入数据集比较原始模型和转换模型的输出。通过比较输出，开发人员可以确保转换过程的准确性和正确性，验证转换模型与原始模型的等价性。
遵循这些准则，开发人员可以成功将PyTorch模型转换为ONNX格式，促进互操作性，并在不同的框架和环境中使用。
将模型转换为ONNX的工具
ONNX库：ONNX库提供了从不同框架（包括TensorFlow、PyTorch和Caffe2）转换模型为ONNX格式的功能。这些库在多种编程语言中都可用，如Python、C++和C#。
- ONNX Runtime：ONNX Runtime是一个专门用于执行ONNX模型的开源推理引擎。它包括onnx2trt工具，可以将ONNX模型转换为TensorRT格式。利用GPU，特别是NVIDIA GPU，TensorRT格式在性能和加速方面具有显著优势。
- Netron：Netron是一个开源的网络浏览器，专门用于可视化和检查神经网络模型，包括ONNX格式的模型。此外，Netron还提供将ONNX模型转换为TensorFlow或CoreML等其他格式的功能。
- ONNX-Tensorflow：ONNX-Tensorflow库是一个转换工具，简化了将ONNX模型导入TensorFlow的过程，TensorFlow被广泛认为是一个流行的深度学习框架。
- Model Optimizer：Model Optimizer是一个命令行实用工具，用于将训练好的模型转换为中间表示（IR）格式。推理引擎可以加载和执行此IR格式的模型，实现高效的部署。
- ONNXmizer：ONNXmizer是微软开发的一个工具，用于将不同的神经网络表示转换为ONNX格式。当前版本的ONNXmizer与PyTorch和TensorFlow等流行的框架兼容。
这些工具为将模型转换为ONNX格式提供了宝贵的资源，增强了互操作性，并在广泛的框架和平台上实现了利用。
如何将PyTorch模型转换为ONNX？
要使用PyTorch NN模块创建一个具有10个输入点和10个输出点的简单神经网络，请按照以下步骤操作。然后，使用ONNX库将模型转换为ONNX格式。
步骤1
首先导入所需的库，如PyTorch和ONNX，以便进行转换过程。
import torch
import onnx步骤2
接下来，让我们定义模型的架构。在这个例子中，我们将使用一个基本的前馈网络。创建一个模型实例并指定实例的输入。这将使我们能够继续进行转换过程。
# 定义PyTorch模型
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc = torch.nn.Linear(10, 10)
def forward(self, x):
x = self.fc(x)
return x
# 创建一个实例
model = MyModel()步骤3
要将模型导出到ONNX格式并保存为“mymodel.onnx”，可以利用torch.onnx.export()函数。以下是一个示例。
# 定义输入示例
example_input = torch.randn(1, 10)
# 导出为ONNX格式
torch.onnx.export(model, example_input, "mymodel.onnx")步骤4
导出模型后，您可以使用onnx.checker模块来确保模型的一致性并验证输入和输出张量的形状。
import onnx
model = onnx.load("mymodel.onnx")
onnx.checker.check_model(model)如果模型中存在任何错误，onnx.checker.check_model()函数将引发异常。否则，它将返回None。
步骤5
为了确保原始模型和转换后的ONNX模型的等价性，您可以比较它们的输出。
# 比较原始模型和ONNX转换模型的输出，以确保它们的等价性。
original_output = model(example_input)
onnx_model = onnx.load("mymodel.onnx")
onnx.checker.check_model(onnx_model)
rep = onnx.shape_inference.infer_shapes(onnx_model)
onnx.checker.check_shapes(rep)
ort_session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model.SerializeToString())
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: example_input.numpy()}
ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs)
np.testing.assert_allclose(original_output.detach().numpy(), ort_outs[0], rtol=1e-03, atol=1e-05)
print("原始输出:", original_output)
print("ONNX模型输出:", ort_outs[0])结论
ONNX在促进模型互操作性方面起着至关重要的作用，它提供了一个标准化的格式，用于将在一个框架中训练的模型转换为另一个框架中的利用。这种无缝集成模型的能力消除了在不同框架、库或环境之间过渡时重新训练的要求。
要点
- 在转换过程中，为模型的输入和输出张量分配唯一且描述性的名称至关重要。这些名称在识别ONNX格式中的输入和输出方面起着重要作用。
- 在将模型转换为ONNX时，处理动态访问的方式也很重要。动态轴可以用来表示模型中的动态参数，如批大小或序列长度。必须确保正确管理动态轴，以确保在不同的框架和环境中的一致性和可用性。
- 有几个开源工具可用于简化模型转换为ONNX格式的过程。这些工具包括ONNX库、ONNX Runtime、Natron、ONNX-TensorFlow和ModelOptimizer。每个工具都有其独特的优势，并支持不同的源和目标框架。
- 通过利用ONNX的能力并使用这些工具，开发人员可以增加其深度学习模型的灵活性和互操作性，实现在不同的框架和环境中的无缝集成和部署。
常见问题
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