onnx-simplifer简化模型的原理

onnx-simplifier 的主要原理是通过识别 ONNX 模型中的冗余节点，并将其剔除或优化，从而减小模型大小和计算复杂度。具体来说，该程序包括以下几个步骤:

1. 对 ONNX 模型进行解析，并建立节点之间的依赖关系图。

2. 对依赖关系图进行遍历，识别出无用节点，如输出节点等，并将其移除。

3. 识别出可合并的节点，并根据规则将其合并成一个节点。

4. 对节点参数进行优化，如将常量节点转化为常量张量等。

5. 将简化后的模型重新导出为 ONNX 格式。

通过这些步骤，onnx-simplifier 可以帮助用户快速简化 ONNX 模型，并提高模型运行效率。

相关问题

怎么验证ONNX模型：确认模型结构是否正确，是否有输出层。可以使用ONNX工具（如onnx-checker）检查模型的完整性。

验证ONNX模型通常使用ONNX提供的官方工具，比如`onnx-checker`。以下是验证模型的步骤：

1. **安装onnx-checker**：首先，你需要确保已经安装了Python环境，并且安装了onnx和onnx-tools包。如果你还没有安装，可以在命令行中使用以下命令（在Windows上使用pip）:

pip install onnx onnx-tools

2. **加载模型**：将你的ONNX模型文件（例如`model.onnx`）复制到本地目录下，然后在命令行中定位到该文件所在的路径。

3. **运行检查器**：使用`onnx-checker`命令检查模型，语法如下：

onnx-checker model.onnx

4. **查看结果**：如果模型有效，`onnx-checker`会报告一切正常。它会检查模型的结构、节点、类型兼容性等，如果没有输出层，它会在输出中指出这一点。

5. **修复问题**：根据`onnx-checker`的反馈，可能需要修改ONNX模型以添加缺失的输出层或者解决其他结构问题。如果是输出层缺失，你需要在原始模型生成时确保模型至少有一个输出。

记得检查模型前先备份原文件，以防修改时出现问题。如果有多个输出层，你可能需要选择合适的输出作为模型的代表。

相关问题：
1. 如果onnx-checker报错如何解决模型结构问题？
2. 如何在ONNX模型中明确添加输出层？
3. 如果ONNX模型中有多个输出，如何确定哪个是正确的输出？