深度解析onnx文件

在深度學習中，有許多不同的框架支持訓練和部署模型，這些框架的模型只能在其自身的運行時中使用。為了解決這個問題，在2017年，微軟、Facebook和亞馬遜等公司共同創建了一個新的開放式模型格式——ONNX（Open Neural Network Exchange）。ONNX提供了一個中間層來表示深度學習模型，使得在不同的深度學習框架之間共享模型變得更加容易。

一、ONNX文件結構

ONNX是一種文件格式，可以通過各種語言和工具進行解析和使用。ONNX文件本質上是一個序列化的protobuf（Protocol Buffers）文件。protobuf是一種類似於XML和JSON的輕量級數據序列化格式，但由於其更高的效率和更好的可擴展性，被廣泛應用於Google的內部系統，現在已經成為一種開放的標準。

ONNX文件本質上是一個序列化的protobuf文件，它定義了一組模型結構和參數，包括屬性、圖表、輸入和輸出。該文件可以由各種深度學習框架輸出或導入，因此可以跨越不同的框架進行模型轉換和遷移。ONNX文件的基本結構如下：

ModelProto {
   GraphProto graph = 1;
   VersionProto ir_version = 2;
   OperatorSetIdProto opset_import = 3;
   ......
}

其中，ModelProto是ONNX文件的根對象，graph是代表模型結構和參數的graph，ir_version代表ONNX格式的版本號，opset_import代表導入的操作集。

二、ONNX模型構建

使用ONNX構建模型通常需要以下步驟：

1.定義模型：使用所選框架建立深度學習模型，例如用PyTorch、TensorFlow、Caffe等建模

2.導出模型：將模型轉換為ONNX格式並將其保存到硬盤上

3.導入模型：在另一個框架或環境中使用ONNX文件運行模型

三、導出ONNX模型

在使用ONNX之前，需要將模型從訓練框架中導出。假設有一個用PyTorch訓練的模型，導出ONNX文件的代碼如下：

import torch
import torchvision

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
example = torch.rand(1, 3, 224, 224)
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
traced_script_module.save("resnet18.onnx")

該代碼使用torchvision庫中的ResNet-18模型示例，並使用torch.jit.trace函數將模型轉換為Torch腳本（Torch Script）。Torch腳本是用於在PyTorch框架之外運行訓練模型的一種序列化格式。該腳本然後可以導出為ONNX格式，如下所示：

traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
traced_script_module.save("resnet18.onnx")

現在你就可以使用導出的ONNX模型在TensorFlow、MxNet以及其他支持ONNX格式的框架中使用了。

四、ONNX模型的可視化

在某些情況下，可視化ONNX模型結構和參數是非常有幫助的，因為它可以幫助你更好地了解模型的功能和設計。ONNX提供了一個工具，可以將ONNX模型可視化為圖形，以便更好地理解模型的架構。以下是利用ONNX的可視化工具實現可視化ONNX模型的代碼：

import onnx
import netron

model = onnx.load('model.onnx')
netron.start(model)

在這個例子中，我們使用了netron這個開源的ONNX可視化工具，其特點是跨平台，不需要安裝和配置，直接在網頁中打開即可。現在你就可以在瀏覽器中查看可視化的ONNX模型了。

五、使用ONNX模型進行預測

可以將ONNX模型部署在其他深度學習框架、雲上或移動端設備上，並且可以使用它來進行推理。以下是在Python中使用ONNX模型進行推理的示例代碼：

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 構建輸入tensor
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 創建ONNX運行時session
ort_session = ort.InferenceSession("model.onnx")

# 使用ONNX模型進行推理
outputs = ort_session.run(None, {"input": input_data})

在這個例子中，我們首先構建了一個隨機輸入張量，然後使用ONNX運行時庫打開ONNX模型並創建一個運行時會話。最後，我們使用該模型對輸入進行推斷並返回輸出。

六、ONNX模型轉換和優化

有時，可能需要將一個框架中訓練的模型轉換為另一個框架支持的格式。ONNX提供了一種開放的標準，可以使不同的框架之間共享模型變得更容易。另外，對於不同的部署環境或設備，可能需要對ONNX模型進行優化和壓縮，以提高模型在不同環境下的性能。

以下是將TF模型轉換為ONNX並使用ONNX模型進行推理的示例代碼：

import onnx
import tensorflow as tf

# 定義一個TF模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 導出為ONNX格式
from tensorflow.python.keras.saving import saving_utils
onnx_model = onnx.convert_keras(model, saving_utils.trace_model_call(model))

# 執行推理
import onnxruntime
import numpy as np
sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model.SerializeToString())
input_name = sess.get_inputs()[0].name
label_name = sess.get_outputs()[0].name
input_data = np.random.rand(1, 28, 28).astype(np.float32)
result = sess.run([label_name], {input_name: input_data})

在這個例子中，我們首先定義了一個用於MNIST數據集的TF模型，並使用其內置的Keras模型保存和序列化函數將模型轉換為ONNX格式。然後，我們使用ONNX運行時庫打開該模型，並在輸入張量上運行推理。

七、結論

ONNX是一個相對新的標準，然而，它已經得到了廣泛的支持和使用，使得在不同的深度學習框架之間共享模型變得更加容易。本文包含了ONNX文件的結構、導出和導入ONNX模型、可視化ONNX模型，使用ONNX模型進行預測以及如何將模型從一個框架轉換為另一個框架的示例代碼。希望這篇文章不僅能夠幫助你更好地了解ONNX，而且能幫助你更有效地使用它。