ONNX 模型互操作性的最佳实践

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 【8月更文第27天】随着深度学习技术的发展,越来越多的框架被开发出来以满足不同的需求。然而,不同的框架之间缺乏互操作性可能会限制模型的部署和迁移能力。Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式旨在解决这个问题,它提供了一种标准化的方法来表示机器学习模型,从而实现了不同框架之间的模型转换和共享。本文将探讨如何在不同的深度学习框架之间高效地转换和部署模型,并提供一些实际的代码示例。

概述

随着深度学习技术的发展,越来越多的框架被开发出来以满足不同的需求。然而,不同的框架之间缺乏互操作性可能会限制模型的部署和迁移能力。Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式旨在解决这个问题,它提供了一种标准化的方法来表示机器学习模型,从而实现了不同框架之间的模型转换和共享。本文将探讨如何在不同的深度学习框架之间高效地转换和部署模型,并提供一些实际的代码示例。

ONNX 介绍

ONNX 是一种开放格式,用于表示机器学习模型,支持各种框架之间的模型转换。ONNX 支持多种常见的神经网络结构和操作,包括卷积、池化、激活函数等。通过 ONNX,开发者可以在一个框架中训练模型,然后将其转换为 ONNX 格式,最后在另一个框架中加载和执行。

转换模型至 ONNX

要在不同框架之间转换模型,你需要先将模型导出为 ONNX 格式。以下是使用 PyTorch 和 TensorFlow 将模型转换为 ONNX 格式的示例。

PyTorch 导出模型
import torch
import torchvision.models as models
from torch.onnx import export

# 加载预训练的 ResNet-18 模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# 导出模型到 ONNX 格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True, opset_version=11)
TensorFlow 导出模型
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tf2onnx import convert_from_keras

# 加载预训练的 ResNet-50 模型
model = ResNet50(weights='imagenet')

# 导出模型到 ONNX 格式
spec = (tf.TensorSpec((None, 224, 224, 3), tf.float32, name="input"),)
output_path = "resnet50.onnx"
model_proto, _ = convert_from_keras(model, input_signature=spec, output_path=output_path)

在不同框架中加载和运行 ONNX 模型

一旦模型被转换为 ONNX 格式,就可以在不同的框架中加载和运行。以下是使用 PyTorch 和 TensorFlow 加载并运行 ONNX 模型的示例。

使用 PyTorch 加载 ONNX 模型
import onnxruntime as ort

# 加载 ONNX 模型
ort_session = ort.InferenceSession("resnet18.onnx")

# 预处理输入数据
data = torch.randn(1, 3, 224, 224).numpy()

# 运行模型
ort_inputs = {
   ort_session.get_inputs()[0].name: data}
ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs)

# 输出预测结果
print("Output:", ort_outs)
使用 TensorFlow 加载 ONNX 模型
import onnx
import tensorflow as tf
from tf2onnx import tf_loader

# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load("resnet50.onnx")
tf_rep = tf_loader.from_onnx_model(onnx_model)

# 预处理输入数据
data = tf.random.normal(shape=(1, 224, 224, 3))

# 运行模型
output = tf_rep.run(data)
print("Output:", output)

最佳实践

  1. 选择合适的 ONNX 版本:ONNX 不断更新以支持新的操作和改进性能。选择最新的 ONNX 版本通常可以获得更好的支持和性能。
  2. 验证模型转换:在转换模型后,应确保 ONNX 模型的行为与原生模型一致。可以通过比较两个模型在相同输入上的输出来进行验证。
  3. 检查模型兼容性:不是所有的框架都支持所有 ONNX 操作。确保目标框架支持你的模型中使用的操作。
  4. 优化模型:在导出为 ONNX 格式之前,考虑使用框架提供的工具进行模型优化,例如量化、剪枝等。
  5. 文档和测试:记录转换过程中的重要步骤,并进行充分的测试以确保模型的正确性和性能。

结论

ONNX 提供了一个强大的平台,用于在不同的深度学习框架之间高效地转换和部署模型。通过遵循上述的最佳实践,你可以确保模型能够在多个环境中顺利运行,从而提高模型的灵活性和可移植性。无论是为了在生产环境中部署模型还是在不同的研究框架之间迁移模型,ONNX 都是一个不可或缺的工具。

目录
相关文章
|
Ubuntu 网络安全 Docker
|
自然语言处理 物联网 Swift
零一万物开源Yi-VL多模态大模型,魔搭社区推理&微调最佳实践来啦!
近期,零一万物Yi系列模型家族发布了其多模态大模型系列,Yi Vision Language(Yi-VL)多模态语言大模型正式面向全球开源。
|
机器学习/深度学习 缓存 并行计算
NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比
NVIDIA Tesla系列GPU适用于高性能计算(HPC)、深度学习等超大规模数据计算,Tesla系列GPU能够处理解析PB级的数据,速度比使用传统CPU快几个数量级,NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100是Tesla GPU系列的明星产品,云服务器吧分享NVIDIA.
83343 1
|
机器学习/深度学习 边缘计算 PyTorch
PyTorch 与 ONNX:模型的跨平台部署策略
【8月更文第27天】深度学习模型的训练通常是在具有强大计算能力的平台上完成的,比如配备有高性能 GPU 的服务器。然而,为了将这些模型应用到实际产品中,往往需要将其部署到各种不同的设备上,包括移动设备、边缘计算设备甚至是嵌入式系统。这就需要一种能够在多种平台上运行的模型格式。ONNX(Open Neural Network Exchange)作为一种开放的标准,旨在解决模型的可移植性问题,使得开发者可以在不同的框架之间无缝迁移模型。本文将介绍如何使用 PyTorch 将训练好的模型导出为 ONNX 格式,并进一步探讨如何在不同平台上部署这些模型。
1216 2
|
机器学习/深度学习 PyTorch API
ONNX 与实时应用:延迟敏感场景下的部署策略
【8月更文第27天】在实时应用中,如自动驾驶汽车、视频分析系统等,快速响应和高吞吐量是至关重要的。Open Neural Network Exchange (ONNX) 提供了一种标准化的方法来部署机器学习模型,使其能够在不同的硬件和平台上高效运行。本文将探讨如何利用 ONNX 在延迟敏感的应用场景中部署模型,并提供一些策略和示例代码来确保低延迟和高吞吐量。
1155 4
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
前端大模型入门(三):编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析 - llm的输入
本文介绍了大规模语言模型(LLM)中的两个核心概念:Tokenizer和Embedding。Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID,而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法,帮助读者理解其基本原理和应用场景。
2846 1
|
10月前
|
数据可视化 搜索推荐 大数据
Plotly Express可视化图表
【10月更文挑战第19天】Plotly Express 是 Plotly 的高级 API,提供了一种简单直观的方法来创建各种类型的交互式图表。本文介绍了如何使用 Plotly Express 快速生成从简单散点图到复杂大数据集图表的多种可视化效果,包括安装方法、基本示例、复杂图表、动态图表和子图布局等内容。通过本文,您将学会如何利用 Plotly Express 进行高效的数据可视化。
|
云安全 数据采集 安全
阿里云安全产品,Web应用防火墙与云防火墙产品各自作用简介
阿里云提供两种关键安全产品:Web应用防火墙和云防火墙。Web应用防火墙专注网站安全,防护Web攻击、CC攻击和Bot防御,具备流量管理、大数据防御能力和简易部署。云防火墙是SaaS化的网络边界防护,管理南北向和东西向流量,提供访问控制、入侵防御和流量可视化。两者结合可实现全面的网络和应用安全。
阿里云安全产品,Web应用防火墙与云防火墙产品各自作用简介
|
小程序 存储 UED
如何实现一次搭建 多平台适配的小程序
【6月更文挑战第3天】如何实现一次搭建 多平台适配的小程序
|
机器学习/深度学习
大模型中的Scaling Law是什么?
【2月更文挑战第9天】大模型中的Scaling Law是什么?
17014 3
大模型中的Scaling Law是什么?