ONNX GraphTools：分析与优化 ONNX 模型的计算图

大家好！今天我们要聊聊 ONNX 模型的“体检”和“整容”——也就是如何用 ONNX GraphTools 分析和优化模型的计算图。别担心，这绝对不是枯燥的学术报告，我会尽量用大白话和一些有趣的例子，带大家轻松入门。

什么是 ONNX，为什么要关心它的图？

首先，简单回顾一下 ONNX (Open Neural Network Exchange)。它就像一个神经网络的“通用语言”，让不同的深度学习框架（比如 PyTorch, TensorFlow）的模型可以互相交流。你可以把训练好的模型“翻译”成 ONNX 格式，然后在不同的硬件平台上运行。

但是，就像人类说话一样，即使语言一样，表达方式也可能千差万别。不同的框架生成的 ONNX 模型，计算图的结构可能非常冗余，效率低下。想象一下，一个人说话总是绕弯子，或者用一堆不必要的修饰词，听起来就很费劲。所以，我们需要对 ONNX 模型的计算图进行分析和优化，让它更简洁、高效。

ONNX GraphTools：你的 ONNX 模型“私人医生”

ONNX GraphTools 就像一个专业的医生，可以帮你检查 ONNX 模型的健康状况，找出潜在的问题，并提供相应的治疗方案（优化方法）。它提供了一系列工具，可以用来：

解析 ONNX 模型： 读取 ONNX 文件，并将其转换为一个可以操作的图结构。
遍历计算图： 像浏览迷宫一样，你可以按照不同的顺序访问图中的每个节点（算子）。
分析节点属性： 查看每个算子的输入、输出、属性等信息。
修改计算图： 添加、删除、替换节点，改变图的结构。
优化计算图： 应用各种优化策略，减少计算量，提高模型性能。

安装 ONNX GraphTools

在使用 GraphTools 之前，你需要先安装它。打开你的终端，运行以下命令：

pip install onnx onnxoptimizer

这里 onnx 是 ONNX 的核心库，而 onnxoptimizer 包含了许多预定义的优化策略。

一个简单的 ONNX 模型示例

为了方便演示，我们先创建一个简单的 ONNX 模型。假设我们要实现一个简单的函数：y = relu(x + b)，其中 x 是输入，b 是偏置，relu 是 ReLU 激活函数。

import onnx
from onnx import helper
from onnx import TensorProto

# 定义输入张量 x
x = helper.make_tensor_value_info('x', TensorProto.FLOAT, [None, 3])

# 定义偏置张量 b
b = helper.make_tensor_value_info('b', TensorProto.FLOAT, [3])

# 定义输出张量 y
y = helper.make_tensor_value_info('y', TensorProto.FLOAT, [None, 3])

# 创建节点：Add (x + b)
add_node = helper.make_node(
    'Add',
    inputs=['x', 'b'],
    outputs=['add_output'],
    name='add_node'
)

# 创建节点：Relu
relu_node = helper.make_node(
    'Relu',
    inputs=['add_output'],
    outputs=['y'],
    name='relu_node'
)

# 创建图
graph_def = helper.make_graph(
    [add_node, relu_node],
    'simple_graph',
    [x, b],
    [y]
)

# 创建模型
model_def = helper.make_model(graph_def, producer_name='onnx-example')

# 保存模型
onnx.save(model_def, 'simple.onnx')

这段代码创建了一个包含 Add 和 Relu 两个算子的 ONNX 模型，并将其保存为 simple.onnx 文件。

用 GraphTools “透视”你的模型

现在，我们来用 GraphTools 看看这个模型的内部结构。

import onnx
from onnx import shape_inference

# 加载 ONNX 模型
model = onnx.load('simple.onnx')

# 推理形状信息
model = shape_inference.infer_shapes(model)

# 打印模型信息
print(onnx.helper.printable_graph(model.graph))

这段代码首先加载了 simple.onnx 模型，然后使用 shape_inference.infer_shapes 推理了模型的形状信息。最后，使用 onnx.helper.printable_graph 打印了模型的计算图。你会看到类似下面的输出：

graph simple_graph (
  %x[FLOAT, (null, 3)]
  %b[FLOAT, (3)]
) initializers (
) {
  %add_output = Add[axis=0] (%x, %b)
  %y = Relu[domain = ""] (%add_output)
  return %y
}

这个输出清晰地展示了模型的计算图结构：输入、输出、节点以及节点之间的连接关系。

遍历计算图：像探险家一样探索

GraphTools 允许你像探险家一样，遍历计算图中的每个节点。

import onnx

model = onnx.load('simple.onnx')
graph = model.graph

for node in graph.node:
    print(f"Node Name: {node.name}")
    print(f"  Op Type: {node.op_type}")
    print(f"  Inputs: {node.input}")
    print(f"  Outputs: {node.output}")
    for attr in node.attribute:
        print(f"  Attribute Name: {attr.name}")
        print(f"    Attribute Value: {attr.value}")

这段代码遍历了计算图中的所有节点，并打印了每个节点的名称、算子类型、输入、输出以及属性。

修改计算图：给模型做“微整形”

GraphTools 不仅可以分析模型，还可以修改模型的计算图。例如，我们可以给 Add 节点添加一个属性。

import onnx
from onnx import helper

model = onnx.load('simple.onnx')
graph = model.graph

# 找到 Add 节点
for node in graph.node:
    if node.op_type == 'Add':
        add_node = node
        break

# 创建一个属性
new_attr = helper.make_attribute('new_attribute', 'hello')

# 将属性添加到 Add 节点
add_node.attribute.append(new_attr)

# 保存修改后的模型
onnx.save(model, 'modified.onnx')

这段代码找到了 Add 节点，创建了一个名为 new_attribute 的属性，并将其添加到 Add 节点中。然后，保存了修改后的模型。

优化计算图：让模型“减肥”提速

GraphTools 最强大的功能在于优化计算图。onnxoptimizer 提供了许多预定义的优化策略，可以自动对模型进行优化。

import onnx
from onnx import optimizer

# 加载 ONNX 模型
model = onnx.load('simple.onnx')

# 获取所有可用的优化策略
all_passes = optimizer.get_available_passes()
print(f"Available optimization passes: {all_passes}")

# 应用所有优化策略
optimized_model = optimizer.optimize(model, passes=all_passes)

# 保存优化后的模型
onnx.save(optimized_model, 'optimized.onnx')

这段代码首先加载了 ONNX 模型，然后使用 optimizer.get_available_passes 获取了所有可用的优化策略。最后，使用 optimizer.optimize 应用所有优化策略，并保存了优化后的模型。

常见的优化策略

onnxoptimizer 提供了许多优化策略，下面是一些常用的策略：

eliminate_deadend: 删除没有被使用的节点。
eliminate_identity: 删除恒等算子（例如，输入和输出相同的算子）。
fold_constants: 将常量计算折叠成一个常量节点。
fuse_consecutive_reshape: 将连续的 Reshape 算子合并成一个。
fuse_bn_into_conv: 将 BatchNormalization 算子融合到 Conv 算子中。
gemm_optimization: 优化 Gemm 算子。

一个更复杂的例子：融合 BatchNormalization 和 Conv

BatchNormalization (BN) 是一种常用的正则化技术，可以加速模型的训练。但是，在推理阶段，BN 算子会增加计算量。一个常见的优化策略是将 BN 算子融合到 Conv 算子中，从而减少计算量。

假设我们有一个包含 Conv 和 BN 的 ONNX 模型。

import onnx
from onnx import helper
from onnx import TensorProto

# 定义输入张量 x
x = helper.make_tensor_value_info('x', TensorProto.FLOAT, [1, 3, 32, 32])

# 定义权重张量 w
w = helper.make_tensor_value_info('w', TensorProto.FLOAT, [16, 3, 3, 3])

# 定义偏置张量 b
b = helper.make_tensor_value_info('b', TensorProto.FLOAT, [16])

# 定义均值张量 mean
mean = helper.make_tensor_value_info('mean', TensorProto.FLOAT, [16])

# 定义方差张量 var
var = helper.make_tensor_value_info('var', TensorProto.FLOAT, [16])

# 定义缩放张量 scale
scale = helper.make_tensor_value_info('scale', TensorProto.FLOAT, [16])

# 定义偏移张量 bias
bias = helper.make_tensor_value_info('bias', TensorProto.FLOAT, [16])

# 定义输出张量 y
y = helper.make_tensor_value_info('y', TensorProto.FLOAT, [1, 16, 30, 30])

# 创建节点：Conv
conv_node = helper.make_node(
    'Conv',
    inputs=['x', 'w', 'b'],
    outputs=['conv_output'],
    name='conv_node'
)

# 创建节点：BatchNormalization
bn_node = helper.make_node(
    'BatchNormalization',
    inputs=['conv_output', 'scale', 'bias', 'mean', 'var'],
    outputs=['y'],
    name='bn_node'
)

# 创建初始化器
w_init = helper.make_tensor('w', TensorProto.FLOAT, [16, 3, 3, 3], [0.0] * (16 * 3 * 3 * 3))
b_init = helper.make_tensor('b', TensorProto.FLOAT, [16], [0.0] * 16)
mean_init = helper.make_tensor('mean', TensorProto.FLOAT, [16], [0.0] * 16)
var_init = helper.make_tensor('var', TensorProto.FLOAT, [16], [1.0] * 16)
scale_init = helper.make_tensor('scale', TensorProto.FLOAT, [16], [1.0] * 16)
bias_init = helper.make_tensor('bias', TensorProto.FLOAT, [16], [0.0] * 16)

# 创建图
graph_def = helper.make_graph(
    [conv_node, bn_node],
    'conv_bn_graph',
    [x],
    [y],
    initializer=[w_init, b_init, mean_init, var_init, scale_init, bias_init]
)

# 创建模型
model_def = helper.make_model(graph_def, producer_name='onnx-example')

# 保存模型
onnx.save(model_def, 'conv_bn.onnx')

这段代码创建了一个包含 Conv 和 BN 算子的 ONNX 模型，并将其保存为 conv_bn.onnx 文件。

现在，我们来使用 fuse_bn_into_conv 策略优化这个模型。

import onnx
from onnx import optimizer

# 加载 ONNX 模型
model = onnx.load('conv_bn.onnx')

# 应用 fuse_bn_into_conv 优化策略
optimized_model = optimizer.optimize(model, passes=['fuse_bn_into_conv'])

# 保存优化后的模型
onnx.save(optimized_model, 'optimized_conv_bn.onnx')

这段代码加载了 conv_bn.onnx 模型，然后使用 fuse_bn_into_conv 策略对其进行优化，并保存了优化后的模型。你可以使用之前的代码打印优化前后的模型结构，你会发现 BN 算子已经被融合到 Conv 算子中，减少了计算量。

一些小技巧和注意事项

选择合适的优化策略： 不同的模型结构适合不同的优化策略。你需要根据模型的特点选择合适的策略。
测试优化后的模型： 优化后的模型可能会改变模型的精度。你需要测试优化后的模型，确保精度没有受到影响。
使用 ONNX Checker 验证模型： 在保存模型之前，可以使用 ONNX Checker 验证模型的正确性。

总结

ONNX GraphTools 是一个强大的工具，可以用来分析和优化 ONNX 模型的计算图。通过使用 GraphTools，你可以深入了解模型的内部结构，发现潜在的问题，并应用各种优化策略来提高模型的性能。希望今天的分享能够帮助大家更好地利用 ONNX GraphTools，让你的模型更“健康”、更“苗条”、更“高效”！

表格：常用 ONNX GraphTools 函数

函数名	作用
`onnx.load(model_path)`	加载 ONNX 模型。
`onnx.save(model, model_path)`	保存 ONNX 模型。
`shape_inference.infer_shapes(model)`	推理 ONNX 模型的形状信息。
`onnx.helper.printable_graph(model.graph)`	打印 ONNX 模型的计算图。
`optimizer.optimize(model, passes)`	应用指定的优化策略来优化 ONNX 模型。
`optimizer.get_available_passes()`	获取所有可用的优化策略。
`helper.make_node(op_type, inputs, outputs, name)`	创建一个 ONNX 节点。
`helper.make_attribute(name, value)`	创建一个 ONNX 属性。
`helper.make_tensor(name, data_type, dims, vals)`	创建一个 ONNX 张量。
`helper.make_tensor_value_info(name, elem_type, shape)`	创建一个 ONNX 张量信息。

表格：常用 ONNX Optimizer Passes

Pass Name	Description
`eliminate_deadend`	删除无用的节点。
`eliminate_identity`	删除恒等算子。
`fold_constants`	折叠常量计算。
`fuse_consecutive_reshape`	合并连续的 Reshape 算子。
`fuse_bn_into_conv`	将 BatchNormalization 融合到 Conv 算子中。
`gemm_optimization`	优化 Gemm 算子。
`nop_model`	用 Nop 节点替换所有节点，用于调试。

希望这些能帮到大家，祝大家分析和优化 ONNX 模型顺利！

ONNX GraphTools：分析与优化 ONNX 模型的计算图

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