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 …
ONNX GraphTools：分析与优化 ONNX 模型的计算图
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 …