深度学习技巧应用14-深度学习跨框架应用，ONNX实现模型互操作性

news2025/1/22 21:57:49

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下，深度学习技巧应用14-深度学习跨框架应用，ONNX实现模型互操作性，在深度学习领域，有很多优秀的框架可以使用，例如TensorFlow、PyTorch、Caffe等。但是，每个框架都有其自己的模型格式，这给模型的部署和互操作性带来了困难。为了解决这个问题，一种名为ONNX（Open Neural Network Exchange）的开源项目应运而生，它提供了一个跨框架的模型表示方式。本文将详细介绍ONNX的原理，并通过实际代码示例展示如何在不同框架之间转换模型。

一、ONNX简介

二、ONNX原理

三、从PyTorch转换到ONNX

四、从TensorFlow转换到ONNX

五、ONNX Runtime

六使用ONNX实现图像分类

七、结论

一、ONNX简介

ONNX是一个开放的标准格式，它定义了用于表示深度学习模型的计算图、操作符和数据类型。ONNX的目标是实现深度学习框架之间的互操作性，简化模型的部署过程。目前，许多主流的深度学习框架都支持ONNX，例如TensorFlow、PyTorch、Caffe2等。

使用ONNX的优势说明：

跨平台： ONNX是一种基于标准的中间表示格式，可以在不同的硬件和操作系统上运行，方便模型在不同设备或云平台上进行部署。

流式推理：ONNX使得深度学习模型的部署变得更加高效，因为它能够将模型优化为流式计算图。

模型组合：通过将多个ONNX模型组合起来，可以轻松地构建更复杂的神经网络模型。

二、ONNX原理

ONNX模型由计算图、操作符和数据类型组成。计算图是一个有向无环图，节点表示操作符，边表示数据流。每个操作符都有输入和输出，可以执行特定的数学运算。数据类型包括张量、序列和映射等。

ONNX使用了一种名为Protobuf的序列化格式来表示模型。Protobuf是谷歌开发的一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据的格式。ONNX模型可以方便地在不同的深度学习框架之间转换。

三、从PyTorch转换到ONNX

要将PyTorch模型转换为ONNX模型，可以使用torch.onnx.export()函数。代码：

import torch
import torchvision

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

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 创建一个虚拟输入
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 将模型导出为ONNX格式
torch.onnx.export(model, x, "resnet18.onnx", export_params=True, opset_version=11)

四、从TensorFlow转换到ONNX

要将TensorFlow模型转换为ONNX模型，需要使用tf2onnx工具。首先，安装tf2onnx：

pip install tf2onnx

然后，使用以下命令将TensorFlow模型转换为ONNX模型：

python -m tf2onnx.convert --saved-model <saved_model_directory> --output <output_onnx_model>

五、ONNX Runtime

ONNX Runtime是一个跨平台的高性能推理引擎，用于部署ONNX模型。它支持多种硬件加速器，例如CPU、GPU和FPGA等。要安装ONNX Runtime，可以使用以下命令：

pip install onnxruntime

六、使用ONNX实现图像分类

本示例将展示如何使用ONNX Runtime进行图像分类。

首先，安装所需的库：

pip install onnxruntime torchvision

创建一个名为classify_image.py的脚本，并添加以下代码：

import sys
import torch
import torchvision.transforms as transforms
import onnxruntime
from PIL import Image
import torch
import torchvision


def preprocess_image(image_path):
    # 加载图像
    img = Image.open(image_path)

    # 应用预处理
    preprocess = transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
    ])

    return preprocess(img).unsqueeze(0)

def classify_image(onnx_model_path, image_path):
    # 预处理图像
    input_tensor = preprocess_image(image_path)

    # 加载ONNX模型
    session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path)

    # 运行推理
    input_name = session.get_inputs()[0].name
    output_name = session.get_outputs()[0].name
    result = session.run([output_name], {input_name: input_tensor.numpy()})

    # 获取预测类别
    class_idx = torch.argmax(torch.tensor(result[0]))

    return class_idx.item()

if __name__ == "__main__":

    onnx_model_path = "resnet18.onnx"
    image_path = '123.png'

    class_idx = classify_image(onnx_model_path, image_path)
    print(f"Predicted class: {class_idx}")

运行脚本，传入ONNX模型文件和图像文件：

Predicted class: 977