ONNX Runtime 模型推理优化：跨框架部署与性能提升

ONNX Runtime 模型推理优化：跨框架部署与性能提升 – 一场关于模型“变形记”的奇妙旅程

大家好！今天我们来聊聊一个听起来有点高大上，但实际上非常接地气的话题：ONNX Runtime，以及它如何帮助我们搞定模型推理优化，实现跨框架部署和性能提升。

想象一下，你辛辛苦苦用 PyTorch 训练了一个图像识别模型，效果贼棒！但突然有一天，老板跟你说：“小伙子，我们要把这个模型部署到移动端，或者用 TensorFlow Serving 来搞在线推理，或者干脆用 C++ 写个高性能的玩意儿！”

这时候，你是不是想原地爆炸？不同的框架，不同的部署环境，简直就是噩梦！别怕，ONNX Runtime 就是来拯救你的。它可以让你的模型像变形金刚一样，在各种环境中自由切换，并且性能还能更上一层楼。

什么是 ONNX？ 它和 ONNX Runtime 有什么关系？

ONNX，全称 Open Neural Network Exchange，可以理解为神经网络模型的“通用语”。就好比世界语一样，它定义了一种标准的模型表示格式，让不同的深度学习框架（比如 PyTorch、TensorFlow、MXNet 等）训练出来的模型可以互相转换。

想象一下，如果没有 ONNX，就好比一群人用不同的方言交流，鸡同鸭讲。有了 ONNX，大家就都说普通话了，沟通起来自然就顺畅多了。

ONNX Runtime 呢，就是 ONNX 模型的“解释器”和“加速器”。它是一个跨平台的推理引擎，可以读取 ONNX 格式的模型，并在不同的硬件和操作系统上高效运行。 它就像一个万能播放器，能够播放各种格式的 ONNX 模型。

简单来说：

• ONNX: 模型格式的“标准”，让不同框架的模型可以互相转换。
• ONNX Runtime: 模型推理的“引擎”，负责读取 ONNX 模型并高效运行。

用个表格来总结一下：

特性	ONNX	ONNX Runtime
定义	开放的神经网络模型交换格式	跨平台的推理引擎
作用	模型转换，实现框架互操作性	模型推理，优化性能，跨平台部署
形象比喻	模型的“通用语”	模型的“万能播放器”和“加速器”
核心功能	定义模型结构、权重、输入输出等信息	加载 ONNX 模型，执行推理，优化计算图，支持多种硬件

ONNX Runtime 的优势： 性能、跨平台、易集成

ONNX Runtime 为什么这么受欢迎呢？因为它有很多优点：

• 性能优化： ONNX Runtime 会对计算图进行优化，包括算子融合、内存优化、并行计算等，从而提高推理速度。它还会针对不同的硬件进行优化，比如利用 CPU 的 SIMD 指令集，或者利用 GPU 的 CUDA/ROCm 加速。
• 跨平台部署： ONNX Runtime 支持多种操作系统（Windows、Linux、macOS）和硬件平台（CPU、GPU、移动端），可以轻松地将模型部署到不同的环境中。
• 易于集成： ONNX Runtime 提供了多种语言的 API（C++、Python、C#、Java 等），可以方便地集成到现有的应用程序中。
• 支持多种框架： 几乎所有主流的深度学习框架都支持导出为 ONNX 格式的模型，比如 PyTorch、TensorFlow、MXNet、scikit-learn 等。
• 动态图支持: 针对动态图模型，ONNX Runtime也在不断优化，提供更好的支持。

如何将模型转换为 ONNX 格式？

不同的框架都有相应的工具可以将模型导出为 ONNX 格式。我们以 PyTorch 为例，演示如何将一个简单的 CNN 模型转换为 ONNX 格式。

首先，定义一个简单的 CNN 模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建模型实例
model = SimpleCNN()

# 创建一个随机输入
dummy_input = torch.randn(1, 1, 28, 28) # batch_size, channel, height, width

然后，使用 torch.onnx.export 函数将模型导出为 ONNX 格式：

torch.onnx.export(model,                       # model being run
                  dummy_input,                 # model input (or a tuple for multiple inputs)
                  "simple_cnn.onnx",   # where to save the model (can be a file or file-like object)
                  export_params=True,        # store the trained parameter weights inside the ONNX file
                  opset_version=13,          # the ONNX version to export the model to
                  do_constant_folding=True,  # whether to execute constant folding for optimization
                  input_names = ['input'],   # the model's input names
                  output_names = ['output'], # the model's output names
                  dynamic_axes = {'input' : {0 : 'batch_size'},    # variable length axes
                                  'output' : {0 : 'batch_size'}})

这段代码会将 model 导出为 simple_cnn.onnx 文件。其中：

• model: 要导出的 PyTorch 模型。
• dummy_input: 一个虚拟的输入，用于推断模型的输入形状和数据类型。
• "simple_cnn.onnx": 导出的 ONNX 文件的路径。
• export_params=True: 是否将模型的权重保存到 ONNX 文件中。
• opset_version: ONNX 的版本。不同版本的 ONNX 支持的算子不同，建议使用较新的版本。
• do_constant_folding=True: 是否进行常量折叠优化，可以提高推理速度。
• input_names 和 output_names: 模型的输入和输出名称，方便后续使用。
• dynamic_axes: 指定哪些轴是动态的，比如 batch_size。这对于处理变长输入非常有用。

TensorFlow 模型转 ONNX

TensorFlow 模型转换成 ONNX 稍微复杂一点，通常需要借助 tf2onnx 工具。 首先确保安装了 tf2onnx:

pip install tf2onnx

然后，假设你有一个 TensorFlow SavedModel 模型存储在 path_to_saved_model 目录中：

import tensorflow as tf
import tf2onnx

# 加载 SavedModel 模型
model = tf.saved_model.load("path_to_saved_model")

# 将 TensorFlow 模型转换为 ONNX 模型
onnx_model, _ = tf2onnx.convert.from_saved_model(
    "path_to_saved_model",
    opset=13,
    output_path="tf_model.onnx"
)

print("TensorFlow 模型已成功转换为 ONNX 模型：tf_model.onnx")

当然，如果你的TensorFlow模型不是SavedModel格式，比如是Keras模型，也可以转换：

import tensorflow as tf
import tf2onnx

# 创建一个简单的 Keras 模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(10,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 将 Keras 模型转换为 ONNX 模型
onnx_model, _ = tf2onnx.convert.from_keras(model, opset=13, output_path="keras_model.onnx")

print("Keras 模型已成功转换为 ONNX 模型：keras_model.onnx")

友情提示：

• 不同框架的模型转换方法可能略有不同，具体可以参考官方文档。
• 转换过程中可能会遇到一些问题，比如算子不支持、数据类型不匹配等。这时候需要仔细阅读错误信息，并根据实际情况进行调整。
• 某些复杂的模型结构可能无法直接转换为 ONNX 格式，需要进行一些改造。

如何使用 ONNX Runtime 进行推理？

有了 ONNX 模型之后，就可以使用 ONNX Runtime 进行推理了。我们以 Python 为例，演示如何加载 ONNX 模型并进行推理。

首先，安装 onnxruntime 包：

pip install onnxruntime

然后，加载 ONNX 模型并创建推理会话：

import onnxruntime
import numpy as np

# 加载 ONNX 模型
onnx_path = "simple_cnn.onnx"
sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_path)

# 获取输入和输出的名称
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name

# 创建一个随机输入
input_data = np.random.randn(1, 1, 28, 28).astype(np.float32)

# 进行推理
output_data = sess.run([output_name], {input_name: input_data})[0]

# 打印输出结果
print(output_data.shape)
print(output_data)

这段代码会将 simple_cnn.onnx 文件加载到 ONNX Runtime 中，并创建一个推理会话。然后，创建一个随机输入，并使用 sess.run 函数进行推理。最后，打印输出结果。

代码解释：

• onnxruntime.InferenceSession(onnx_path): 创建一个 ONNX Runtime 的推理会话，加载指定的 ONNX 模型。
• sess.get_inputs()[0].name: 获取模型的第一个输入名称。
• sess.get_outputs()[0].name: 获取模型的第一个输出名称。
• np.random.randn(1, 1, 28, 28).astype(np.float32): 创建一个随机输入，数据类型为 float32。 ONNX Runtime 通常需要 float32 类型的输入。
• sess.run([output_name], {input_name: input_data})[0]: 运行推理会话，计算输出结果。第一个参数是要获取的输出名称列表，第二个参数是输入数据的字典。

指定设备运行

ONNX Runtime 默认情况下会在 CPU 上运行。如果想使用 GPU 加速，需要安装 onnxruntime-gpu 包，并在创建推理会话时指定 providers 参数：

import onnxruntime
import numpy as np

# 指定使用 CUDA Provider
providers = ['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'] # CUDA优先，不行就CPU
sess = onnxruntime.InferenceSession("simple_cnn.onnx", providers=providers)

# ... 后续代码与之前相同 ...

如果你的机器上没有 CUDA，或者想使用其他硬件加速器，可以参考 ONNX Runtime 的官方文档，了解如何配置 providers 参数。 常见的Provider包括：

• CUDAExecutionProvider: 使用 NVIDIA GPU
• CPUExecutionProvider: 使用 CPU (默认)
• ROCMExecutionProvider: 使用 AMD GPU
• OpenVINOExecutionProvider: 使用 Intel CPU/GPU

ONNX Runtime 的性能优化技巧

ONNX Runtime 提供了很多性能优化选项，可以根据实际情况进行调整。这里介绍几个常用的技巧：

• 算子融合： ONNX Runtime 会将多个算子融合成一个算子，从而减少计算开销。可以通过设置 graph_optimization_level 参数来控制算子融合的程度。

  sess_options = onnxruntime.SessionOptions()
  sess_options.graph_optimization_level = onnxruntime.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
  
  sess = onnxruntime.InferenceSession("simple_cnn.onnx", sess_options=sess_options)

  GraphOptimizationLevel 可以设置以下几个值：

  • ORT_DISABLE_ALL: 禁用所有优化。
  • ORT_ENABLE_BASIC: 启用基本优化，比如消除冗余节点。
  • ORT_ENABLE_EXTENDED: 启用扩展优化，比如算子融合。
  • ORT_ENABLE_ALL: 启用所有优化，包括基本优化和扩展优化。

• 线程数设置： 可以通过设置 intra_op_num_threads 和 inter_op_num_threads 参数来控制 ONNX Runtime 使用的线程数。

  sess_options = onnxruntime.SessionOptions()
  sess_options.intra_op_num_threads = 4  # 同一个算子内部使用的线程数
  sess_options.inter_op_num_threads = 2  # 不同算子之间使用的线程数
  
  sess = onnxruntime.InferenceSession("simple_cnn.onnx", sess_options=sess_options)

  线程数的设置需要根据 CPU 的核心数和模型的复杂度进行调整。

• 模型量化： 可以将模型的权重从 float32 类型转换为 int8 类型，从而减少模型的大小和计算开销。ONNX Runtime 支持多种量化方法，比如静态量化和动态量化。

  # 示例代码 (需要安装 onnxruntime-tools)
  from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType
  
  model_fp32 = 'simple_cnn.onnx'
  model_quantized = 'simple_cnn_quantized.onnx'
  quantize_dynamic(model_fp32, model_quantized, weight_type=QuantType.QUInt8)

  量化可能会导致精度损失，需要在性能和精度之间进行权衡。

• 使用 TensorRT 加速： 如果你的机器上有 NVIDIA GPU，可以使用 TensorRT 加速 ONNX 模型的推理。TensorRT 是 NVIDIA 提供的 GPU 加速库，可以进一步优化模型的性能。

  # 示例代码 (需要安装 onnxruntime-gpu 和 TensorRT)
  providers = ['TensorRTExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']
  sess = onnxruntime.InferenceSession("simple_cnn.onnx", providers=providers)

  使用 TensorRT 需要安装相应的驱动和库，并进行一些配置。

• I/O绑定 (Input/Output Binding): 通过预先分配内存，减少数据拷贝，提升性能。尤其是对于高吞吐量的场景，可以显著降低延迟。

  import onnxruntime
  import numpy as np
  
  # 加载 ONNX 模型
  onnx_path = "simple_cnn.onnx"
  sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_path)
  
  # 获取输入和输出信息
  input_name = sess.get_inputs()[0].name
  input_shape = sess.get_inputs()[0].shape
  input_type = sess.get_inputs()[0].type
  output_name = sess.get_outputs()[0].name
  output_shape = sess.get_outputs()[0].shape
  output_type = sess.get_outputs()[0].type
  
  # 创建输入和输出的 NumPy 数组
  input_data = np.random.randn(*input_shape).astype(np.float32)  # 假设是 float32
  output_data = np.empty(output_shape, dtype=np.float32) # 同样假设是 float32
  
  # 创建 I/O 绑定对象
  io_binding = sess.io_binding()
  
  # 绑定输入和输出
  io_binding.bind_input(name=input_name, device_type=onnxruntime. OrtDevice.cpu(), device_id=0, obj=input_data.ctypes.data_as(ctypes.c_void_p), element_type=np.float32, shape=input_shape)
  io_binding.bind_output(name=output_name, device_type=onnxruntime. OrtDevice.cpu(), device_id=0, obj=output_data.ctypes.data_as(ctypes.c_void_p), element_type=np.float32, shape=output_shape)
  
  # 运行推理
  sess.run_with_iobinding(io_binding)
  
  # 获取输出结果 (output_data 已经包含了结果)
  print(output_data.shape)
  print(output_data)

  代码解释:

  1. 获取输入输出信息: 从 InferenceSession 获取输入和输出的名称、形状和数据类型。
  2. 创建 NumPy 数组: 创建与模型输入输出形状匹配的 NumPy 数组，用于存储输入和输出数据。
  3. 创建 I/O 绑定对象: 实例化 onnxruntime.IOBinding 对象。
  4. 绑定输入输出: 使用 io_binding.bind_input() 和 io_binding.bind_output() 将 NumPy 数组绑定到模型的输入和输出。 需要指定设备类型 (OrtDevice.cpu() 或 OrtDevice.cuda())，设备 ID (通常为 0)，以及 NumPy 数组的指针 (ctypes.c_void_p)。 重要的是正确设置 element_type 和 shape。
  5. 运行推理: 调用 sess.run_with_iobinding(io_binding) 运行推理。 结果直接存储在 output_data 数组中。

  优点:

  • 减少数据拷贝: 避免了 ONNX Runtime 内部的数据拷贝，特别是当输入输出数据位于 GPU 显存时，可以显著提升性能。
  • 控制内存分配: 预先分配内存，避免了运行时动态内存分配的开销。

  适用场景:

  • 高吞吐量推理: 需要处理大量输入数据的场景。
  • 实时推理: 对延迟有严格要求的场景。
  • GPU 推理: 当输入输出数据位于 GPU 显存时，效果更明显。

总结

ONNX Runtime 是一个非常强大的模型推理引擎，可以帮助我们实现跨框架部署和性能提升。通过将模型转换为 ONNX 格式，并使用 ONNX Runtime 进行推理，我们可以轻松地将模型部署到不同的环境中，并获得更好的性能。

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