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onnx simplifier

Python

1.0.0

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Simplificateur ONNX

Onnx est génial, mais parfois trop compliqué.

Arrière-plan

Un jour, je voulais exporter l'opération de remodelage simple suivante vers ONNX:

 import torch


class JustReshape ( torch . nn . Module ):
    def __init__ ( self ):
        super ( JustReshape , self ). __init__ ()

    def forward ( self , x ):
        return x . view (( x . shape [ 0 ], x . shape [ 1 ], x . shape [ 3 ], x . shape [ 2 ]))


net = JustReshape ()
model_name = 'just_reshape.onnx'
dummy_input = torch . randn ( 2 , 3 , 4 , 5 )
torch . onnx . export ( net , dummy_input , model_name , input_names = [ 'input' ], output_names = [ 'output' ])

La forme d'entrée de ce modèle est statique, donc ce à quoi je m'attendais, c'est

Simple_Reshape

Cependant, j'ai plutôt le modèle compliqué suivant:

compliqué_rehape

Notre solution

Le simplificateur ONNX est présenté pour simplifier le modèle ONNX. Il déduit l'ensemble du graphique de calcul, puis remplace les opérateurs redondants par leurs sorties constantes (aka pliage constant).

Version Web

Nous avons publié ONNX Simplifier sur convertmodel.com. Il fonctionne hors de la boîte et n'a besoin d'aucune installation . Notez qu'il s'exécute localement dans le navigateur et que votre modèle est complètement sûr.

Version python

 pip3 install -U pip && pip3 install onnxsim

Alors

 onnxsim input_onnx_model output_onnx_model

Pour des fonctionnalités plus avancées, essayez la commande suivante pour un message d'aide

 onnxsim -h

Démonstration

Une comparaison globale entre un modèle compliqué et sa version simplifiée:

Comparaison entre l'ancien modèle et le nouveau modèle

Flux de travail en script

Si vous souhaitez intégrer le package Python ONNX Simplifier dans un autre script, c'est tout simplement simple.

 import onnx
from onnxsim import simplify

# load your predefined ONNX model
model = onnx . load ( filename )

# convert model
model_simp , check = simplify ( model )

assert check , "Simplified ONNX model could not be validated"

# use model_simp as a standard ONNX model object