模型部署入门教程,ONNX 网络模型的修改与调试实战

发布网友发布时间：2024-10-03 18:08

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热心网友时间：2024-12-01 08:38

ONNX模型的底层结构和调试方法详解

本文将深入探讨ONNX的底层表示和调试技巧，解答你对ONNX模型存储格式、模型创建和调试的疑问。首先，我们来理解ONNX模型的底层构成——它是基于Protobuf的，数据结构清晰，便于理解和操作。

ONNX模型实质是Protobuf数据定义的实例，其数据定义文件定义了神经网络的结构规范，存储在github.com/onnx/onnx/tr...。构建ONNX模型并不直接使用Protobuf，而是借助ONNX提供的API。了解了ONNX的结构定义规则后，我们可以通过API创建和读取模型，比如定义输入输出张量和节点。

在构建过程中，计算图是关键，每个ONNX模型由ModelProto、GraphProto和一系列NodeProto、ValueInfoProto组成。例如，一个简单的线性函数模型通过API构造，涉及ValueInfoProto定义张量信息，NodeProto定义算子节点，以及GraphProto组织它们。我们学习了如何使用API按照拓扑序构建计算图，确保节点输入的正确性。

在模型创建后，我们可以通过onnx.checker.check_model验证模型的正确性，并用onnx.save存储模型。读取ONNX模型时，我们可以提取出图、节点和张量信息进行修改。例如，修改节点类型实现函数变换。

ONNX模型的调试是通过子模型提取功能进行的。子模型提取允许从大模型中提取部分结构进行单独分析，这在深度学习模型精度对比时尤其有用。我们通过示例展示了如何提取子模型及其输出中间节点的值，以进行精准调试。

然而，实际部署时，我们通常依赖框架如PyTorch导出ONNX模型，MMDeploy提供了模型分块功能，使得模型调试变得更加便捷。通过学习，你已经掌握了ONNX模型的基础知识和调试技巧，为模型部署中的问题解决打下了坚实的基础。