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onnx simplifier

파이썬

1.0.0

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Onnx 단순화기

Onnx는 훌륭하지만 때로는 너무 복잡합니다.

배경

언젠가 나는 다음과 같은 간단한 재구성 작업을 ONNX로 내보내고 싶었습니다.

 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' ])

이 모델의 입력 모양은 정적이므로 예상 한 것은

simple_reshape

그러나 대신 다음과 같은 복잡한 모델을 얻었습니다.

복잡한_reshape

우리의 해결책

ONNX 모델을 단순화하기 위해 ONNX 단순화기가 제공됩니다. 전체 계산 그래프를 유추한 다음 중복 연산자를 일정한 출력 (일명 상수 접이식)으로 대체합니다.

웹 버전

Convertmodel.com에 Onnx Simplifier를 게시했습니다. 상자에서 작동하며 설치가 필요하지 않습니다 . 브라우저에서 로컬에서 실행되며 모델은 완전히 안전합니다.

파이썬 버전

 pip3 install -U pip && pip3 install onnxsim

그 다음에

 onnxsim input_onnx_model output_onnx_model

고급 기능을 보려면 도움 메시지를 위해 다음 명령을 사용해보십시오.

 onnxsim -h

데모

복잡한 모델과 단순화 된 버전의 전반적인 비교 :

오래된 모델과 새 모델의 비교

스크립트 내 워크 플로

Onnx Simplifier Python 패키지를 다른 스크립트에 포함시키려면 간단합니다.

 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