modelscope-funasr[0,10,5]能用原来的onnx导出代码来导出吗？

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三分钟热度的鱼 2024-01-24 17:58:15 136 版权

阿里云 AI 助理回答

要回答您的问题，我们需要明确以下几点：modelscope-funasr 是一个基于 PyTorch 的语音合成工具包，而您提到的 [0,10,5] 可能是指模型的某些特定配置或参数。您希望了解是否可以使用现有的 ONNX 导出代码来导出 modelscope-funasr 模型。

1. ONNX 导出的基本要求

根据知识库中的信息，将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式需要满足以下条件： - 模型必须是基于 PyTorch 构建的。 - 需要提供一个示例输入张量（dummy input），其形状和数据类型应与实际推理时的输入一致。 - 导出过程中需要指定输入和输出的名称，并且可以设置动态轴以支持不同的批量大小。

因此，如果 modelscope-funasr 是一个标准的 PyTorch 模型，并且您能够为其生成合适的示例输入张量，则理论上可以使用现有的 ONNX 导出代码。

2. FunASR 模型的特点

从知识库中提供的信息来看，modelscope-funasr 是一个语音合成工具包，通常用于处理音频数据。这类模型的输入通常是音频特征（如梅尔频谱）或文本序列，而不是图像数据。因此，导出 ONNX 模型时需要注意以下几点： - 输入格式：确保示例输入张量的形状和数据类型与模型的实际输入一致。例如，语音模型的输入可能是 (batch_size, sequence_length, feature_dim)，而不是图像模型的 (batch_size, channels, height, width)。 - 动态轴设置：语音模型的序列长度（sequence_length）通常是可变的，因此在导出 ONNX 模型时，可能需要为序列长度设置动态轴。

3. 现有 ONNX 导出代码的适用性

知识库中提供的 ONNX 导出代码示例是针对 ResNet18 图像分类模型的。该代码的核心部分如下：

dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224).to(device)
torch.onnx.export(
    model, 
    dummy_input, 
    'resnet18.onnx', 
    verbose=True, 
    input_names=["input0"], 
    output_names=["output0"], 
    dynamic_axes={'input0': {0: "nBatchSize"}}
)

这段代码的关键点包括： - 示例输入张量的形状为 (1, 3, 224, 224)，适用于图像数据。 - 动态轴仅设置在批量大小维度（nBatchSize）。

对于 modelscope-funasr，如果直接使用上述代码，可能会遇到以下问题： - 输入形状不匹配：语音模型的输入形状与图像模型不同，直接使用 (1, 3, 224, 224) 的示例输入会导致错误。 - 动态轴设置不足：语音模型的序列长度通常是动态的，而上述代码仅设置了批量大小的动态轴。

4. 解决方案

为了成功导出 modelscope-funasr 模型为 ONNX 格式，您可以按照以下步骤操作：

(1) 准备示例输入张量

根据 modelscope-funasr 的输入要求，生成一个合适的示例输入张量。例如，如果模型的输入是梅尔频谱特征，示例输入张量的形状可能是 (batch_size, sequence_length, feature_dim)。代码示例如下：

dummy_input = torch.randn(1, 100, 80).to(device)  # 假设序列长度为100，特征维度为80

(2) 调整动态轴设置

为批量大小和序列长度设置动态轴。例如：

dynamic_axes = {
    "input0": {0: "nBatchSize", 1: "nSequenceLength"},
    "output0": {0: "nBatchSize", 1: "nSequenceLength"}
}

(3) 修改导出代码

结合上述调整，修改 ONNX 导出代码如下：

torch.onnx.export(
    model, 
    dummy_input, 
    'funasr_model.onnx', 
    verbose=True, 
    input_names=["input0"], 
    output_names=["output0"], 
    dynamic_axes=dynamic_axes
)

5. 验证导出结果

导出完成后，建议使用 ONNX Runtime 或其他工具验证导出的模型是否能够正确运行。例如：

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 加载导出的 ONNX 模型
session = ort.InferenceSession("funasr_model.onnx")

# 准备测试输入
test_input = np.random.randn(1, 100, 80).astype(np.float32)

# 运行推理
outputs = session.run(None, {"input0": test_input})
print(outputs)