onnx simplifierダウンロードonnx simplifierソースコードのダウンロード

onnx simplifier

パイソン

1.0.0

ダウンロード

onnx simplifier

ONNXは素晴らしいですが、複雑すぎることもあります。

背景

ある日、私は次の単純な再シャープ操作をONNXにエクスポートしたかった：

 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' ])

このモデルの入力形状は静的なので、私が期待したのは

Simple_reshape

ただし、代わりに次の複雑なモデルを取得しました。

Complecative_reshape

私たちの解決策

ONNXモデルを簡素化するために、ONNX Simplifierが提示されます。計算グラフ全体を推進し、冗長な演算子を一定の出力（別名一定の折りたたみ）に置き換えます。

Webバージョン

convertModel.comでonnx simplifierを公開しました。それは箱から出して動作し、インストールは必要ありません。ブラウザでローカルで実行され、モデルが完全に安全であることに注意してください。

Pythonバージョン

 pip3 install -U pip && pip3 install onnxsim

それから

 onnxsim input_onnx_model output_onnx_model

より高度な機能については、ヘルプメッセージのために次のコマンドを試してください

 onnxsim -h

デモンストレーション

複雑なモデルとその簡素化されたバージョンの全体的な比較：

古いモデルと新しいモデルの比較

スクリプトワークフロー

別のスクリプトにonnx simplifier pythonパッケージを埋めたい場合は、まさに簡単です。

 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