onnx-simplifier

onnx-simplifier

简化ONNX模型的工具

ONNX Simplifier通过推理整个计算图,将冗余操作替换为常量输出,从而简化ONNX模型。用户可通过Web版本无需安装地使用该工具,或通过pip命令安装Python版本进行本地使用。该工具适用于多种项目,如MXNet、MMDetection、YOLOv5等,显著提升模型效率和可读性。

constant folding模型简化深度学习Github开源项目ONNX SimplifierPyPI

ONNX Simplifier 项目介绍

ONNX Simplifier 是一个专门用于简化 ONNX 模型的强大工具。它旨在解决 ONNX 模型在导出过程中可能变得过于复杂的问题。这个项目的主要目标是通过推断整个计算图,并将冗余的运算符替换为其常量输出(也称为常量折叠),从而简化 ONNX 模型。

项目背景

ONNX Simplifier 的诞生源于开发者在导出简单的神经网络操作时遇到的问题。例如,一个简单的 reshape 操作在导出为 ONNX 模型后,可能会产生意外的复杂结构。这种复杂性不仅增加了模型的大小,还可能影响其可读性和性能。ONNX Simplifier 正是为了解决这种不必要的复杂性而创建的。

主要功能

ONNX Simplifier 的核心功能包括:

  1. 模型简化:通过分析计算图,识别并移除冗余操作。
  2. 常量折叠:将可以在编译时计算的操作替换为其结果,减少运行时计算。
  3. 形状推断:优化模型中的形状相关操作,使模型结构更加清晰。

使用方法

ONNX Simplifier 提供了两种使用方式:

  1. Web 版本:用户可以在 convertmodel.com 上使用 ONNX Simplifier,无需安装任何软件。这种方式安全且便捷,所有操作都在浏览器本地进行。

  2. Python 版本:用户可以通过 pip 安装 ONNX Simplifier,并在命令行或 Python 脚本中使用。

    安装命令:

    pip3 install -U pip && pip3 install onnxsim
    

    使用命令:

    onnxsim input_onnx_model output_onnx_model
    

在脚本中使用

ONNX Simplifier 也可以轻松地集成到其他 Python 脚本中。用户只需要几行代码就可以完成模型的简化:

import onnx from onnxsim import simplify model = onnx.load(filename) model_simp, check = simplify(model) assert check, "Simplified ONNX model could not be validated"

项目影响

ONNX Simplifier 已被多个知名项目采用,包括 MXNet、MMDetection、YOLOv5 和 ncnn 等。这证明了它在简化 ONNX 模型方面的有效性和重要性。

社区支持

ONNX Simplifier 项目非常重视社区互动和支持。它为中文用户创建了 QQ 群,同时项目维护者也活跃在 ONNX Slack 频道中,随时为用户提供帮助和支持。

通过提供这些便利的工具和支持渠道,ONNX Simplifier 正在为 ONNX 生态系统的发展做出重要贡献,使得 ONNX 模型的使用和优化变得更加简单和高效。

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