onnx-simplifier

Onnx-simplifier 是一个用于简化和优化 ONNX 模型的工具。ONNX 是一种开放的深度学习模型交换格式，它允许将模型从一个框架转换到另一个框架。

Onnx-simplifier 可以帮助用户减少 ONNX 模型的大小、优化模型的性能，并且可以将模型转换为更高效的表示形式。它可以执行各种优化技术，例如删除冗余节点、合并相邻节点、减少内存使用等。

使用 onnx-simplifier，您可以更轻松地将 ONNX 模型部署到不同的平台和设备上，同时提升模型的性能和效率。

请注意，onnx-simplifier 是一个独立的工具，与 CSDN 开发的 ChatGPT AI 无关。我只是使用 CSDN 开发的 ChatGPT AI 来回答您的问题。

相关问题

onnx-simplifier使用方法

### 回答1：
onnx-simplifier是一个用于简化ONNX模型的工具。它可以删除不必要的节点、合并相邻的节点、优化常量节点等，从而减小模型的大小和计算量。

使用方法如下：

1. 安装onnx-simplifier

可以使用pip安装：

pip install onnx-simplifier

2. 简化模型

使用onnx-simplifier命令行工具简化模型：

onnx-simplifier input_model.onnx output_model.onnx

其中，input_model.onnx是输入模型的路径，output_model.onnx是输出模型的路径。

3. 配置简化选项

可以通过命令行参数配置简化选项，例如：

onnx-simplifier input_model.onnx output_model.onnx --skip-optimization

这里使用了--skip-optimization参数，表示跳过优化常量节点的步骤。

更多选项可以使用--help参数查看。

4. 在Python中使用onnx-simplifier

也可以在Python中使用onnx-simplifier，例如：

import onnx
from onnxsim import simplify

model = onnx.load('input_model.onnx')
simplified_model, check = simplify(model)
onnx.save(simplified_model, 'output_model.onnx')

这里使用了onnxsim库中的simplify函数来简化模型。

以上就是onnx-simplifier的使用方法。

### 回答2：
ONNX-Simplifier是一种用于简化机器学习模型和优化计算图的Python库。它可以自动移除冗余节点、合并节点、融合节点并对节点进行常量融合、量化等操作，以提高模型的推理效率。

下面是使用ONNX-Simplifier的一般步骤：

1. 安装ONNX-Simplifier

ONNX-Simplifier可以通过pip命令进行安装，使用以下命令：

pip install onnx-simplifier

2. 加载模型

将待简化的ONNX模型加载到Python中，可以使用以下代码示例：

import onnx
model = onnx.load('model.onnx')

3. 简化模型

将加载的模型进行简化，可以使用以下代码示例：

from onnxsim import simplify

simplified_model, check = simplify(model)

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

简化后的模型将存储在变量simplified_model中。

4. 保存简化后的模型

在简化后的模型中进行推理或保存模型（在ONNX格式或其他格式中），可以使用以下代码示例：

simplified_model_file = 'model_simplified.onnx'
onnx.save(simplified_model, simplified_model_file)

以上是使用ONNX-Simplifier的一般步骤，在使用时可以根据具体任务进行相应的配置和调整。除此之外，还有一些高级的命令行参数可以使用，如传递--skip-optimization参数可以跳过优化步骤等。在使用时可以参考ONNX-Simplifier的官方文档进行相关的了解。

### 回答3：
ONNX-Simplifier 是一个用于简化 ONNX 模型、优化模型和减少存储空间的开源工具。其主要功能包括：删除不必要的节点，合并支持的操作，减少模型参数等。本文将介绍 ONNX-Simplifier 的使用方法。

一、安装 ONNX-Simplifier

首先，需要安装 Python 3.5 或以上版本，并保证已经安装了 ONNX，使用以下命令安装 ONNX：

pip install onnx

然后，再使用以下命令安装 ONNX-Simplifier：

pip install onnx-simplifier

二、简单的使用方法

使用 ONNX-Simplifier 非常简单，只需要执行以下命令：

python -m onnxsim input_model.onnx output_model.onnx

其中，input_model.onnx 是要简化的 ONNX 模型，output_model.onnx 是输出的简化后的 ONNX 模型。执行命令时，ONNX-Simplifier 会对输入模型进行简化，并将结果保存到输出模型中。

需要注意的是，输入模型和输出模型必须都是 ONNX 格式，否则会报错。

三、使用参数进行优化

ONNX-Simplifier 支持多个参数，这些参数可以用来配置模型优化的方式。以下是 ONNX-Simplifier 支持的部分参数：

--input-shape: 模型输入的形状。

--dynamic-input-shape: 动态输入形状下的模型输入形状。

--output: 输出 ONNX 模型的路径。

--skip-optimization: 是否跳过对模型的优化。

--custom-ops: 自定义操作的列表。

以下是使用参数优化模型的示例：

python -m onnxsim --input-shape 1,3,224,224 --output optimized_model.onnx input_model.onnx

在上面的示例中，ONNX-Simplifier 使用 --input-shape 参数指定了模型输入的形状为 1x3x224x224，并使用 --output 参数指定了输出模型的路径 optimized_model.onnx。同时，ONNX-Simplifier 自动跳过了对模型的优化。

四、总结

ONNX-Simplifier 是一个十分实用的 ONNX 模型优化工具，可以用来减少模型的存储空间，提高模型的执行效率和速度。在使用 ONNX-Simplifier 进行模型优化时，需要确保输入模型和输出模型均为 ONNX 格式。同时，还可以使用参数对模型进行自定义优化，提高模型的效果。

Segmentation fault (core dumped)onnx-simplifier

回答: 当出现"Segmentation fault (core dumped)"错误时，可以尝试以下解决思路。首先，使用onnxsim对onnx模型进行精简，可以使用以下命令进行安装和使用：pip install onnx-simplifier -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple，然后运行python -m onnxsim <input_model> <output_model>来进行精简。[1]如果仍然出现错误，可以尝试使用不同版本的onnx-simplifier进行安装，例如pip install onnx-simplifier==0.3.6。[1]另外，还可以尝试使用不同版本的TensorRT进行转换，例如使用tensorRT7/TensorRT-7.0.0.11/bin/trtexec进行转换。[3]如果问题仍然存在，可以尝试查看相关代码和模型是否有问题，例如检查模型的维度是否匹配。[2]