modelscope-funasr1.0.3版本下如何把模型导出为onnx？

在ModelScope-FunASR 1.0.3版本中，将模型导出为ONNX格式需要按照以下步骤操作。以下是详细的专业指导：

1. 环境准备

确保您的环境满足以下要求： - Python版本：Python 3.7或更高版本。 - 安装依赖包：torch, onnx, onnxruntime等。

可以通过以下命令安装必要的依赖：

pip install torch onnx onnxruntime

此外，请确保您已经正确安装了FunASR工具包，并验证其功能是否正常。

2. 克隆FunASR代码仓库

如果您尚未克隆FunASR的代码仓库，请执行以下命令：

git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git
cd FunASR

3. 安装FunASR及其依赖

在FunASR根目录下，安装所需的依赖包：

pip install -r requirements.txt
pip install funasr[clip]

验证FunASR是否安装成功：

python -c "import funasr.utils.cli_utils; funasr.utils.cli_utils.print_info()"

如果安装成功，您将看到一条消息，提示FunASR已成功安装。

4. 导出模型为ONNX格式

FunASR支持将模型导出为ONNX格式，具体步骤如下：

4.1 准备模型

确保您已经下载或训练好了目标模型。如果使用预训练模型，可以通过ModelScope获取模型ID并加载模型。

4.2 使用导出脚本

FunASR提供了导出ONNX模型的脚本。您可以参考以下命令进行操作：

python funasr/export/export_model.py \
    --model_dir <MODEL_DIR> \
    --output_dir <OUTPUT_DIR> \
    --type onnx

参数说明： - --model_dir：指定模型所在的目录路径。 - --output_dir：指定导出的ONNX模型保存路径。 - --type：指定导出类型，这里设置为onnx。

4.3 验证导出结果

导出完成后，您可以在<OUTPUT_DIR>目录下找到生成的ONNX文件。可以使用以下命令验证ONNX模型是否有效：

python -m onnxruntime.tools.check_onnx_model <ONNX_FILE_PATH>

5. 注意事项

• 模型兼容性：并非所有模型都支持直接导出为ONNX格式。请确保目标模型的架构与ONNX兼容。
• 依赖版本：建议使用最新版本的torch和onnx库，以避免因版本不匹配导致的错误。
• GPU支持：如果您的模型需要在GPU上运行，请确保安装了支持CUDA的PyTorch和ONNX Runtime版本。

6. 参考资料

上述步骤基于ModelScope-FunASR的官方文档和社区讨论内容。如需进一步帮助，请参考相关文档或提交问题至FunASR的GitHub Issues页面。

通过以上步骤，您可以成功将ModelScope-FunASR 1.0.3版本中的模型导出为ONNX格式。