onnx-simplifer简化模型的原理
时间: 2024-05-24 08:14:48 浏览: 23
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
onnx-simplifer中节点合并的规则有哪些
onnx-simplifier 中节点合并的规则包括:
1. 合并连续的一元操作节点,如 ReLU、Sigmoid 等。
2. 合并逐点操作节点,如加法、乘法等。
3. 合并逐点操作和常数相乘的节点,如 Scale 等。
4. 合并逐点操作和转置的节点,如 ConvTranspose 等。
5. 合并相邻的卷积操作节点,如 Conv+BatchNorm+ReLU 等。
6. 合并相邻的池化操作节点。
7. 合并相邻的形状操作节点,如 Concat、Reshape 等。
8. 删除无用的节点,如 Identity 等。
9. 合并相邻的全连接操作节点,如 Gemm 等。
10. 合并相邻的归一化操作节点,如 InstanceNorm、LayerNorm 等。
11. 合并相邻的采样操作节点,如 Upsample等。
12. 合并相邻的前向和反向传播操作节点,如 Linear 等。
13. 合并相邻的循环神经网络操作节点,如 LSTM、GRU 等。
14. 合并相邻的逆卷积操作节点,如 Deconvolution 等。
15. 合并相邻的元素运算操作节点,如 Add、Subtract、Divide、Mul 等。
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:
```python
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。
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