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news 2025/8/12 2:15:26

专业做网站的公司郑州,企业网站推广方案的策划,网络宣传网站建设咨询,什么程序做网站收录好onnx 的导出和分析一、PyTorch 导出 ONNX 的方法1.1、一个简单的例子 -- 将线性模型转成 onnx1.2、导出多个输出头的模型1.3、导出含有动态维度的模型二、pytorch 导出 onnx 不成功的时候如何解决2.1、修改 opset 的版本2.2、替换 pytorch 中的算子组合2.3、在 pytorch 登记&…

onnx 的导出和分析

一、PyTorch 导出 ONNX 的方法
- 1.1、一个简单的例子 -- 将线性模型转成 onnx
- 1.2、导出多个输出头的模型
- 1.3、导出含有动态维度的模型
二、pytorch 导出 onnx 不成功的时候如何解决
- 2.1、修改 opset 的版本
- 2.2、替换 pytorch 中的算子组合
- 2.3、在 pytorch 登记（注册） onnx 中某些算子
- - 案例一：
  - 2.3.1、注册方法一
  - 2.3.2、注册方法二
  - 案例二：
- 2.4、直接修改 onnx，创建 plugin

一、PyTorch 导出 ONNX 的方法

1.1、一个简单的例子 – 将线性模型转成 onnx

首先我们用 pytorch 定义一个线性模型，nn.Linear ：线性层执行的操作是 y = x * W^T + b，其中 x 是输入，W 是权重，b 是偏置。（实际上就是一个矩阵乘法）

class Model(torch.nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, weights, bias=False):super().__init__()self.linear = nn.Linear(in_features, out_features, bias)with torch.no_grad():self.linear.weight.copy_(weights)def forward(self, x):x = self.linear(x)return x

然后我们再定义一个函数，用于导出 onnx

def export_onnx():input   = torch.zeros(1, 1, 1, 4)weights = torch.tensor([[1, 2, 3, 4],[2, 3, 4, 5],[3, 4, 5, 6]],dtype=torch.float32)model   = Model(4, 3, weights)model.eval() #添加eval防止权重继续更新torch.onnx.export(model         = model, args          = (input,),f             = "model.onnx",input_names   = ["input0"],output_names  = ["output0"],opset_version = 12)print("Finished onnx export")

可以看到，这里面的关键在函数 torch.onnx.export()，这是 pytorch 导出 onnx 的基本方式，这个函数的参数有很多，但只要一些基本的参数即可导出模型，下面是一些基本参数的定义：

model (torch.nn.Module): 需要导出的PyTorch模型
args (tuple or Tensor): 一个元组，其中包含传递给模型的输入张量
f (str): 要保存导出模型的文件路径。
input_names (list of str): 输入节点的名字的列表
output_names (list of str): 输出节点的名字的列表
opset_version (int): 用于导出模型的 ONNX 操作集版本

最后我们完整的运行一下代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.onnxclass Model(torch.nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, weights, bias=False):super().__init__()self.linear = nn.Linear(in_features, out_features, bias)with torch.no_grad():self.linear.weight.copy_(weights)def forward(self, x):x = self.linear(x)return xdef export_onnx():input   = torch.zeros(1, 1, 1, 4)weights = torch.tensor([[1, 2, 3, 4],[2, 3, 4, 5],[3, 4, 5, 6]],dtype=torch.float32)model   = Model(4, 3, weights)model.eval() #添加eval防止权重继续更新torch.onnx.export(model         = model, args          = (input,),f             = "model.onnx",input_names   = ["input0"],output_names  = ["output0"],opset_version = 12)print("Finished onnx export")if __name__ == "__main__":export_onnx()

导出模型后，我们用 netron 查看模型，在终端输入

netron model.onnx

在这里插入图片描述

1.2、导出多个输出头的模型

第一步：定义一个多输出的模型：

class Model(torch.nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, weights1, weights2, bias=False):super().__init__()self.linear1 = nn.Linear(in_features, out_features, bias)self.linear2 = nn.Linear(in_features, out_features, bias)with torch.no_grad():self.linear1.weight.copy_(weights1)self.linear2.weight.copy_(weights2)def forward(self, x):x1 = self.linear1(x)x2 = self.linear2(x)return x1, x2

第二步：编写导出 onnx 的函数

def export_onnx():input    = torch.zeros(1, 1, 1, 4)weights1 = torch.tensor([[1, 2, 3, 4],[2, 3, 4, 5],[3, 4, 5, 6]],dtype=torch.float32)weights2 = torch.tensor([[2, 3, 4, 5],[3, 4, 5, 6],[4, 5, 6, 7]],dtype=torch.float32)model   = Model(4, 3, weights1, weights2)model.eval() #添加eval防止权重继续更新torch.onnx.export(model         = model, args          = (input,),f             = "model.onnx",input_names   = ["input0"],output_names  = ["output0", "output1"],opset_version = 12)print("Finished onnx export")

可以看到，和例 1.1 不一样的地方是 torch.onnx.export 的 output_names
例1.1：output_names = [“output0”]
例1.2：output_names = [“output0”, “output1”]

运行一下完整代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.onnxclass Model(torch.nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, weights1, weights2, bias=False):super().__init__()self.linear1 = nn.Linear(in_features, out_features, bias)self.linear2 = nn.Linear(in_features, out_features, bias)with torch.no_grad():self.linear1.weight.copy_(weights1)self.linear2.weight.copy_(weights2)def forward(self, x):x1 = self.linear1(x)x2 = self.linear2(x)return x1, x2def export_onnx():input    = torch.zeros(1, 1, 1, 4)weights1 = torch.tensor([[1, 2, 3, 4],[2, 3, 4, 5],[3, 4, 5, 6]],dtype=torch.float32)weights2 = torch.tensor([[2, 3, 4, 5],[3, 4, 5, 6],[4, 5, 6, 7]],dtype=torch.float32)model   = Model(4, 3, weights1, weights2)model.eval() #添加eval防止权重继续更新torch.onnx.export(model         = model, args          = (input,),f             = "model.onnx",input_names   = ["input0"],output_names  = ["output0", "output1"],opset_version = 12)print("Finished onnx export")if __name__ == "__main__":export_onnx()

用 netron 查看模型，结果如下，模型多出了一个输出结果
在这里插入图片描述

1.3、导出含有动态维度的模型

完整运行代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.onnxclass Model(torch.nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, weights, bias=False):super().__init__()self.linear = nn.Linear(in_features, out_features, bias)with torch.no_grad():self.linear.weight.copy_(weights)def forward(self, x):x = self.linear(x)return xdef export_onnx():input   = torch.zeros(1, 1, 1, 4)weights = torch.tensor([[1, 2, 3, 4],[2, 3, 4, 5],[3, 4, 5, 6]],dtype=torch.float32)model   = Model(4, 3, weights)model.eval() #添加eval防止权重继续更新torch.onnx.export(model         = model, args          = (input,),f             = "model.onnx",input_names   = ["input0"],output_names  = ["output0"],dynamic_axes  = {'input0':  {0: 'batch'},'output0': {0: 'batch'}},opset_version = 12)print("Finished onnx export")if __name__ == "__main__":export_onnx()

可以看到，比例 1.1 多了一行 torch.onnx.export 的 dynamic_axes 。我们可以用 dynamic_axes 来指定动态维度，其中 'input0': {0: 'batch'} 中的 0 表示在第 0 维度上的元素是动态的，这里取名为 ‘batch’

用 netron 查看模型：
在这里插入图片描述
可以看到相对于例1.1，他的维度 0 变成了动态的，并且名为 ‘batch’

二、pytorch 导出 onnx 不成功的时候如何解决

上面是 onnx 可以直接被导出的情况，是因为对应的 pytorch 和 onnx 版本都有相应支持的算子在里面。但是有些时候，我们不能顺利的导出 onnx，下面记录一下常见的解决思路。

2.1、修改 opset 的版本

这是首先应该考虑的思路，因为有可能只是版本过低然后有些算子还不支持，所以考虑提高 opset 的版本。

比如下面的这个报错，提示当前 onnx 的 opset 版本不支持这个算子，那我们可以去官方手册搜索一下是否在高的版本支持了这个算子
在这里插入图片描述

官方手册地址：https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/Operators.md

在这里插入图片描述
又比如说 Acosh 这个算子，在 since version 9 才开始支持，那我们用 7 的时候就是不合适的，升级 opset 版本即可

2.2、替换 pytorch 中的算子组合

有些时候 pytorch 中的一些算子操作在 onnx 中并没有，那我们可以把这些算子替换成 onnx 支持的算子

2.3、在 pytorch 登记（注册） onnx 中某些算子

案例一：

有些算子在 onnx 中是有的，但是在 pytorch 中没被登记，则需要注册一下
比如下面这个案例，我们想要导出 asinh 这个算子的模型

import torch
import torch.onnxclass Model(torch.nn.Module):def __init__(self):super().__init__()def forward(self, x):x = torch.asinh(x)return xdef export_norm_onnx():input   = torch.rand(1, 5)model   = Model()model.eval()file    = "asinh.onnx"torch.onnx.export(model         = model, args          = (input,),f             = file,input_names   = ["input0"],output_names  = ["output0"],opset_version = 9)print("Finished normal onnx export")if __name__ == "__main__":export_norm_onnx()

但是报错,提示 opset_version = 9 不支持这个算子
在这里插入图片描述

但是我们打开官方手册去搜索发现 asinh 在 version 9 又是支持的
在这里插入图片描述
这里的问题是 PyTorch 与 onnx 之间没有建立 asinh 的映射 （没有搭建桥梁），所以我们编写一个注册代码，来手动注册一下这个算子

2.3.1、注册方法一

完整代码如下：

import torch
import torch.onnx
import onnxruntime
from torch.onnx import register_custom_op_symbolicdef asinh_symbolic(g, input, *, out=None):return g.op("Asinh", input)
register_custom_op_symbolic('aten::asinh', asinh_symbolic, 12)class Model(torch.nn.Module):def __init__(self):super().__init__()def forward(self, x):x = torch.asinh(x)return xdef validate_onnx():input = torch.rand(1, 5)# PyTorch的推理model = Model()x     = model(input)print("result from Pytorch is :", x)# onnxruntime的推理sess  = onnxruntime.InferenceSession('asinh.onnx')x     = sess.run(None, {'input0': input.numpy()})print("result from onnx is:    ", x)def export_norm_onnx():input   = torch.rand(1, 5)model   = Model()model.eval()file    = "asinh.onnx"torch.onnx.export(model         = model, args          = (input,),f             = file,input_names   = ["input0"],output_names  = ["output0"],opset_version = 12)print("Finished normal onnx export")if __name__ == "__main__":export_norm_onnx()# 自定义完onnx以后必须要进行一下验证validate_onnx()

这段代码的关键在于算子的注册：

1、定义 asinh_symbolic 函数

def asinh_symbolic(g, input, *, out=None):return g.op("Asinh", input)

函数必须是 asinh_symbolic 这个名字
g: 就是 graph，计算图（在计算图中添加onnx算子）
input ：symblic的参数需要与Pytorch的asinh接口函数的参数对齐
(def asinh( input: Tensor, *, out: Optional[Tensor]=None) -> Tensor: … )
符号函数内部调用 g.op, 为 onnx 计算图添加 Asinh 算子
g.op中的第一个参数是onnx中的算子名字: Asinh

2、使用 register_custom_op_symbolic 函数

register_custom_op_symbolic('aten::asinh', asinh_symbolic, 12)

aten 是"a Tensor Library"的缩写，是一个实现张量运算的C++库
asinh 是在名为 aten 的一个c++命名空间下进行实现的
将 asinh_symbolic 这个符号函数，与PyTorch的 asinh 算子绑定
register_op 中的第一个参数是PyTorch中的算子名字: aten::asinh
最后一个参数表示从第几个 opset 开始支持（可自己设置）

3、自定义完 onnx 以后必须要进行一下验证，可使用 onnxruntime

2.3.2、注册方法二

import torch
import torch.onnx
import onnxruntime
import functools
from torch.onnx import register_custom_op_symbolic
from torch.onnx._internal import registration_onnx_symbolic = functools.partial(registration.onnx_symbolic, opset=9)@_onnx_symbolic('aten::asinh')
def asinh_symbolic(g, input, *, out=None):return g.op("Asinh", input)class Model(torch.nn.Module):def __init__(self):super().__init__()def forward(self, x):x = torch.asinh(x)return xdef validate_onnx():input = torch.rand(1, 5)# PyTorch的推理model = Model()x     = model(input)print("result from Pytorch is :", x)# onnxruntime的推理sess  = onnxruntime.InferenceSession('asinh2.onnx')x     = sess.run(None, {'input0': input.numpy()})print("result from onnx is:    ", x)def export_norm_onnx():input   = torch.rand(1, 5)model   = Model()model.eval()file    = "asinh2.onnx"torch.onnx.export(model         = model, args          = (input,),f             = file,input_names   = ["input0"],output_names  = ["output0"],opset_version = 12)print("Finished normal onnx export")if __name__ == "__main__":export_norm_onnx()# 自定义完onnx以后必须要进行一下验证validate_onnx()

与上面例子不同的是，这个注册方式跟底层文件的写法是一样的（文件在虚拟环境中的 torch/onnx/symbolic_opset*.py ）

通过torch._internal 中的 registration 来注册这个算子，让这个算子可以与底层C++实现的 aten::asinh 绑定

_onnx_symbolic = functools.partial(registration.onnx_symbolic, opset=9)
@_onnx_symbolic('aten::asinh')
def asinh_symbolic(g, input, *, out=None):return g.op("Asinh", input)

案例二：

对于下面这个案例，我们想导出这个算子，这个算子在pytorch 中是存在的，并且可以运行，但是直接导出会报错

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torch.onnxclass Model(torch.nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 18, 3)self.conv2 = torchvision.ops.DeformConv2d(3, 3, 3)def forward(self, x):x = self.conv2(x, self.conv1(x))return xdef infer():input = torch.rand(1, 3, 5, 5)model = Model()x = model(input)print("input is: ", input.data)print("result is: ", x.data)def export_norm_onnx():input   = torch.rand(1, 3, 5, 5)model   = Model()model.eval()file    = "../models/sample-deformable-conv.onnx"torch.onnx.export(model         = model, args          = (input,),f             = file,input_names   = ["input0"],output_names  = ["output0"],opset_version = 12)print("Finished normal onnx export")if __name__ == "__main__":infer()export_norm_onnx()

运行报错如下：torchvision.ops.DeformConv2d 这个算子无法被识别
在这里插入图片描述

所以我们需要注册一下，写一个注册函数：

@parse_args("v", "v", "v", "v", "v", "i", "i", "i", "i", "i","i", "i", "i", "none")
def dcn_symbolic(g,input,weight,offset,mask,bias,stride_h, stride_w,pad_h, pad_w,dil_h, dil_w,n_weight_grps,n_offset_grps,use_mask):return g.op("custom::deform_conv2d", input, offset)register_custom_op_symbolic("torchvision::deform_conv2d", dcn_symbolic, 12)