modelscope-funasr最新代码pt转onnx的模型 比docker 下载的大，正常吗？

在将 modelscope-funasr 的 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式后，发现生成的 ONNX 模型比通过 Docker 下载的 ONNX 模型大了 13MB，这种情况是否正常需要从以下几个方面进行分析：

1. 模型转换过程中的差异

在将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式时，可能会因为以下原因导致文件大小的变化： - 优化级别不同：PyTorch 转换为 ONNX 时，默认可能未启用某些优化选项（如常量折叠、算子融合等），这会导致生成的 ONNX 文件包含更多冗余信息。而通过 Docker 下载的 ONNX 模型可能是经过高度优化后的版本。 - 算子实现差异：PyTorch 和 ONNX 在某些算子的实现上可能存在细微差异，例如动态形状支持或特定算子的展开方式，这些差异可能导致文件大小的变化。

2. 模型存储格式的影响

• 权重存储精度：如果 PyTorch 转换过程中未明确指定权重的存储精度（如 FP32 或 FP16），默认可能会以更高的精度存储权重，从而增加文件大小。而 Docker 下载的 ONNX 模型可能已经使用了更低精度（如 FP16）进行存储。
• 元数据和注释：PyTorch 转换生成的 ONNX 文件可能包含额外的元数据或调试信息，这些信息在实际推理中并不影响性能，但会增加文件大小。

3. Docker 下载模型的预处理

通过 Docker 下载的 ONNX 模型通常是经过预处理和优化的版本，可能包括以下操作： - 剪枝和量化：模型可能经过剪枝（移除冗余参数）或量化（降低权重精度）处理，从而减小文件大小。 - 定制化导出：Docker 中的模型可能是针对特定硬件（如 GPU 或 TensorRT）进行了定制化导出，去除了不必要的算子或层。

4. 如何验证和解决

为了确认文件大小差异是否合理，可以采取以下步骤： 1. 检查模型结构： - 使用工具（如 Netron）可视化两个 ONNX 模型的结构，对比它们的算子数量、权重分布等。 - 确认是否有冗余算子或未优化的部分。 2. 验证模型精度： - 对比两个模型的推理结果，确保 PyTorch 转换后的 ONNX 模型与 Docker 下载的模型在功能上一致。 3. 优化 PyTorch 转换流程： - 在 PyTorch 转换时启用优化选项，例如设置 opset_version 和 do_constant_folding=True。 - 示例代码： ```python import torch

 # 假设 model 是 PyTorch 模型，dummy_input 是示例输入
 torch.onnx.export(
     model, dummy_input, "model.onnx",
     opset_version=13,  # 设置合适的 opset 版本
     do_constant_folding=True,  # 启用常量折叠
     input_names=["input"], output_names=["output"]
 )
 ```

1. 量化模型：
   • 如果文件大小是关键问题，可以尝试对 PyTorch 转换后的 ONNX 模型进行量化处理，将其从 FP32 转换为 FP16 或 INT8。

5. 结论

文件大小相差 13MB 在某些情况下是正常的，尤其是当 PyTorch 转换的 ONNX 模型未经过充分优化时。建议按照上述步骤验证模型结构和精度，并优化转换流程。如果优化后仍然存在较大差异，可能需要进一步分析模型的具体实现细节。

重要提醒：在生产环境中使用模型前，请务必验证其推理性能和精度，确保满足业务需求。