ONNX GraphTools：分析与优化 ONNX 模型的计算图 – 一场代码与模型的趣味冒险
大家好！今天我们要聊的是一个挺酷的东西：ONNX GraphTools。别被这个名字吓到，它其实就像一个模型医生的工具箱，专门用来检查、诊断和优化 ONNX 模型的“身体”。我们将会深入了解如何使用它来理解模型的内部结构，并进行一些手术式的优化，让模型跑得更快、更苗条。
第一幕：ONNX 模型，你的“数字化身”
首先，我们得简单回顾一下 ONNX 是什么。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开放的模型表示格式，它允许你在不同的深度学习框架之间轻松地迁移模型。你可以用 PyTorch 训练一个模型，然后把它导出成 ONNX 格式，再导入到 TensorFlow 或者其他支持 ONNX 的框架中运行。这就像把你的模型变成了一个通用的“数字化身”，可以在不同的平台上自由行走。
但是，这个“数字化身”也可能存在一些问题。比如，模型结构过于复杂，包含冗余的计算，或者某些算子在特定硬件上效率不高。这时候，就需要 ONNX GraphTools 出马了！
第二幕：GraphTools，模型医生的工具箱
ONNX GraphTools 是一组用于分析、编辑和优化 ONNX 计算图的 Python 工具。它可以帮助我们：
- 解剖模型： 深入了解模型的结构，包括节点、张量和算子之间的连接关系。
- 诊断问题： 发现模型中的瓶颈、冗余计算和潜在的优化空间。
- 实施手术： 修改模型的计算图，例如移除冗余节点、合并算子或者改变数据类型。
它就像一个模型医生的工具箱，里面装满了各种手术刀、放大镜和 X 光机，帮助我们更好地理解和改善模型的“健康状况”。
第三幕：开始我们的冒险之旅 – 安装 GraphTools
首先，我们需要安装 ONNX 和 ONNX GraphTools。打开你的终端，输入以下命令：
pip install onnx onnx-graphsurgeon搞定！是不是很简单？就像给病人挂号一样，一键完成。
第四幕：解剖模型 – 初识 ONNX 图结构
让我们先加载一个 ONNX 模型，看看它的内部结构。这里我们用一个简单的 MobileNetV2 模型作为例子。
import onnx
import onnx_graphsurgeon as gs
# 加载 ONNX 模型
model = onnx.load("mobilenetv2.onnx") # 假设你已经有一个 mobilenetv2.onnx 文件
# 使用 GraphSurgeon 创建图
graph = gs.import_onnx(model)
print(graph)这段代码会加载你的 ONNX 模型，并使用 GraphSurgeon 把它转换成一个易于操作的图结构。print(graph) 会打印出图的一些基本信息，包括输入、输出和节点列表。
输出类似如下：
Graph:
inputs: [input: float32[1, 3, 224, 224]]
outputs: [output: float32[1, 1000]]
nodes: [Conv, BatchNormalization, Relu6, Conv, ...]
...这就像拿到了一份模型的体检报告，告诉你它的输入输出是什么，以及里面包含哪些算子。
第五幕：探索节点 – 深入了解模型的构成
接下来，我们可以遍历图中的节点，看看它们具体做了些什么。
for node in graph.nodes:
print(f"Node Name: {node.name}")
print(f"Node OpType: {node.op}")
print(f"Node Inputs: {[input.name for input in node.inputs]}")
print(f"Node Outputs: {[output.name for output in node.outputs]}")
print("-" * 20)这段代码会打印出每个节点的名称、算子类型、输入和输出张量的名称。这就像用放大镜观察模型的每一个细胞，了解它们的具体功能和连接方式。
例如，你可能会看到这样的输出：
Node Name: Conv_0
Node OpType: Conv
Node Inputs: ['input', 'Conv_0_weight', 'Conv_0_bias']
Node Outputs: ['Conv_0_output']
--------------------
Node Name: BatchNormalization_0
Node OpType: BatchNormalization
Node Inputs: ['Conv_0_output', 'bn_0_scale', 'bn_0_bias', 'bn_0_mean', 'bn_0_var']
Node Outputs: ['BatchNormalization_0_output']
--------------------
...从这里你可以看到，第一个节点是一个卷积层（Conv），它的输入是 ‘input’、’Conv_0_weight’ 和 ‘Conv_0_bias’，输出是 ‘Conv_0_output’。第二个节点是 BatchNormalization 层，它的输入是 ‘Conv_0_output’ 和一些 BatchNormalization 的参数，输出是 ‘BatchNormalization_0_output’。
第六幕：寻找冗余 – 发现模型中的“赘肉”
在一些情况下，ONNX 模型可能包含一些冗余的节点，例如无用的 Constant 节点或者可以合并的算子。GraphTools 可以帮助我们找到这些“赘肉”。
# 查找 Constant 节点
constant_nodes = [node for node in graph.nodes if node.op == "Constant"]
print(f"Number of Constant nodes: {len(constant_nodes)}")
# 查找 Identity 节点
identity_nodes = [node for node in graph.nodes if node.op == "Identity"]
print(f"Number of Identity nodes: {len(identity_nodes)}")Constant 节点通常用于存储一些常量数据，但如果这些常量数据没有被使用，那么这些节点就是冗余的。Identity 节点只是简单地将输入传递给输出，如果它们没有起到任何作用，也可以移除。
第七幕：实施手术 – 移除冗余节点
找到冗余节点后，我们可以使用 GraphTools 将它们移除。
# 移除 Constant 节点 (示例，需要确保移除是安全的)
for node in constant_nodes:
# 检查 Constant 节点的输出是否被其他节点使用
if not node.outputs[0].consumers():
graph.cleanup().toposort() # 清理图并重新排序
print(f"Removed Constant node: {node.name}")
# 移除 Identity 节点 (示例，需要确保移除是安全的)
for node in identity_nodes:
# 将 Identity 节点的输入直接连接到它的输出的消费者
for output in node.outputs:
for consumer in output.consumers():
consumer.inputs = [node.inputs[0] if i == output else input for i, input in enumerate(consumer.inputs)]
graph.remove(node)
graph.cleanup().toposort()
print(f"Removed Identity node: {node.name}")这段代码首先遍历 Constant 和 Identity 节点，然后判断它们是否可以安全地移除。对于 Identity 节点，我们需要将它的输入直接连接到它的输出的消费者，以保持模型的正确性。移除节点后，我们需要调用 graph.cleanup().toposort() 来清理图并重新排序，确保模型的结构是正确的。
第八幕：算子融合 – 将多个算子合并成一个
算子融合是一种常见的优化技术，它可以将多个小的算子合并成一个大的算子，从而减少计算的开销和内存的访问。例如，可以将 Conv、BatchNormalization 和 Relu 算子融合成一个 ConvBNRelu 算子。
虽然 GraphSurgeon 没有提供直接的算子融合 API，但我们可以手动实现。这需要我们了解算子的输入输出和计算逻辑，并编写代码将它们合并成一个新的算子。
下面是一个简化的例子，演示了如何将 Conv 和 Relu 算子融合。注意：这只是一个示例，实际的算子融合可能更复杂，需要根据具体的模型结构进行调整。
# 假设我们找到了一个 Conv 节点和一个 Relu 节点，它们是直接连接的
conv_node = None # 找到你的 Conv 节点
relu_node = None # 找到你的 Relu 节点
if conv_node and relu_node and conv_node.outputs[0] == relu_node.inputs[0]:
# 创建一个新的 ConvRelu 算子 (这需要你手动实现 ConvRelu 的计算逻辑)
conv_relu_node = gs.Node(
op="ConvRelu", # 假设你有一个 ConvRelu 算子
name="ConvRelu_0",
inputs=conv_node.inputs,
outputs=relu_node.outputs,
)
# 将新的算子添加到图中
graph.nodes.append(conv_relu_node)
# 移除原来的 Conv 和 Relu 节点
graph.remove(conv_node)
graph.remove(relu_node)
graph.cleanup().toposort()
print("Fused Conv and Relu nodes")这个例子只是一个简化版本，实际的算子融合可能需要处理更复杂的情况，例如不同的算子属性和数据类型。
第九幕：量化 – 将模型“瘦身”
量化是一种将模型的权重和激活值从浮点数转换为整数的技术。它可以显著减少模型的存储空间和计算开销，但可能会导致一定的精度损失。
ONNX 提供了量化的 API，可以将 ONNX 模型转换为量化模型。GraphTools 可以帮助我们分析量化模型的结构，并进行一些优化。
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType
# 指定量化的输入模型和输出模型
model_input = "mobilenetv2.onnx"
model_output = "mobilenetv2_quantized.onnx"
# 动态量化
quantize_dynamic(
model_input=model_input,
model_output=model_output,
weight_type=QuantType.QUInt8, # 将权重转换为 uint8
)
print(f"Quantized model saved to {model_output}")这段代码使用 ONNX Runtime 的量化 API 将 MobileNetV2 模型转换为量化模型，并将权重转换为 uint8 类型。
第十幕：保存模型 – 将“手术”成果保存下来
完成所有的优化后，我们需要将修改后的模型保存到文件中。
# 将图转换回 ONNX 模型
model_optimized = gs.export_onnx(graph)
# 保存模型
onnx.save(model_optimized, "mobilenetv2_optimized.onnx")
print("Optimized model saved to mobilenetv2_optimized.onnx")这样，我们就得到了一个经过优化的 ONNX 模型，可以部署到不同的平台上运行。
总结：ONNX GraphTools，模型优化的利器
ONNX GraphTools 是一组强大的工具，可以帮助我们分析和优化 ONNX 模型。通过解剖模型、寻找冗余、实施手术和量化等手段，我们可以让模型跑得更快、更苗条。
代码示例总结:
| 操作 | 代码示例 |
|---|---|
| 加载 ONNX 模型 | python<br>import onnx<br>import onnx_graphsurgeon as gs<br><br># 加载 ONNX 模型<br>model = onnx.load("mobilenetv2.onnx") # 假设你已经有一个 mobilenetv2.onnx 文件<br><br># 使用 GraphSurgeon 创建图<br>graph = gs.import_onnx(model)<br><br>print(graph) <br> |
| 遍历节点 | python<br>for node in graph.nodes:<br> print(f"Node Name: {node.name}")<br> print(f"Node OpType: {node.op}")<br> print(f"Node Inputs: {[input.name for input in node.inputs]}")<br> print(f"Node Outputs: {[output.name for output in node.outputs]}")<br> print("-" * 20) <br> |
| 查找 Constant/Identity 节点 | python<br># 查找 Constant 节点<br>constant_nodes = [node for node in graph.nodes if node.op == "Constant"]<br>print(f"Number of Constant nodes: {len(constant_nodes)}")<br><br># 查找 Identity 节点<br>identity_nodes = [node for node in graph.nodes if node.op == "Identity"]<br>print(f"Number of Identity nodes: {len(identity_nodes)}") <br> |
| 移除 Constant/Identity 节点 | python<br># 移除 Constant 节点 (示例，需要确保移除是安全的)<br>for node in constant_nodes:<br> # 检查 Constant 节点的输出是否被其他节点使用<br> if not node.outputs[0].consumers():<br> graph.cleanup().toposort() # 清理图并重新排序<br> print(f"Removed Constant node: {node.name}")<br><br># 移除 Identity 节点 (示例，需要确保移除是安全的)<br>for node in identity_nodes:<br> # 将 Identity 节点的输入直接连接到它的输出的消费者<br> for output in node.outputs:<br> for consumer in output.consumers():<br> consumer.inputs = [node.inputs[0] if i == output else input for i, input in enumerate(consumer.inputs)]<br> graph.remove(node)<br> graph.cleanup().toposort()<br> print(f"Removed Identity node: {node.name}") <br> |
| 算子融合 | python<br># 假设我们找到了一个 Conv 节点和一个 Relu 节点，它们是直接连接的<br>conv_node = None # 找到你的 Conv 节点<br>relu_node = None # 找到你的 Relu 节点<br><br>if conv_node and relu_node and conv_node.outputs[0] == relu_node.inputs[0]:<br> # 创建一个新的 ConvRelu 算子 (这需要你手动实现 ConvRelu 的计算逻辑)<br> conv_relu_node = gs.Node(<br> op="ConvRelu", # 假设你有一个 ConvRelu 算子<br> name="ConvRelu_0",<br> inputs=conv_node.inputs,<br> outputs=relu_node.outputs,<br> )<br><br> # 将新的算子添加到图中<br> graph.nodes.append(conv_relu_node)<br><br> # 移除原来的 Conv 和 Relu 节点<br> graph.remove(conv_node)<br> graph.remove(relu_node)<br><br> graph.cleanup().toposort()<br> print("Fused Conv and Relu nodes") <br> |
| 量化 | python<br>from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType<br><br># 指定量化的输入模型和输出模型<br>model_input = "mobilenetv2.onnx"<br>model_output = "mobilenetv2_quantized.onnx"<br><br># 动态量化<br>quantize_dynamic(<br> model_input=model_input,<br> model_output=model_output,<br> weight_type=QuantType.QUInt8, # 将权重转换为 uint8<br>)<br><br>print(f"Quantized model saved to {model_output}") <br> |
| 保存模型 | python<br># 将图转换回 ONNX 模型<br>model_optimized = gs.export_onnx(graph)<br><br># 保存模型<br>onnx.save(model_optimized, "mobilenetv2_optimized.onnx")<br><br>print("Optimized model saved to mobilenetv2_optimized.onnx") <br> |
希望今天的讲解能够帮助你更好地理解和使用 ONNX GraphTools。记住，模型优化是一项需要耐心和技巧的工作，需要不断地学习和实践。祝你在模型优化的道路上越走越远！