节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学.
针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。
汇总合集：
PyTorch 是一个用于机器学习的开源深度学习框架，而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个用于表示深度学习模型的开放式格式。
将 PyTorch 模型转换为ONNX格式有几个原因和优势：
跨平台部署： ONNX是一个跨平台的格式，支持多种深度学习框架，包括PyTorch、TensorFlow等。将模型转换为ONNX格式可以使模型在不同框架和设备上进行部署和运行。
性能优化： ONNX格式可以在不同框架之间实现性能优化。例如，可以在PyTorch中训练模型，然后转换为ONNX格式，并在性能更高的框架（如TensorRT）中进行推理。
模型压缩： ONNX格式可以实现模型的压缩和优化，从而减小模型的体积并提高推理速度。这对于在资源受限的设备上部署模型尤为重要。
pytorch 模型线上部署最常见的方式是转换成onnx，然后再转成tensorRT 在cuda上进行部署推理。
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本文介绍将pytorch模型转换成onnx模型并进行推理的方法。
#!pip install onnx
#!pip install onnxruntime
#!pip install torchvision
一，准备pytorch模型
我们先导入torchvision中的resnet18模型，演示它的推理效果。
以便和onnx的结果进行对比。
import torch
import torchvision.models as models
import numpy as np
import torchvision
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image
def create_net():
net = models.resnet18(weights=torchvision.models.ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1)
return net
net = create_net()
torch.save(net.state_dict(),'resnet18.pt')
net.eval();
def get_test_transform():
return T.Compose([
T.Resize([320, 320]),
T.ToTensor(),
T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
image = Image.open("dog.png") # 289
img = get_test_transform()(image)
img = img.unsqueeze_(0)
output = net(img)
score, indice = torch.max(torch.softmax(output,axis=-1),1)
info = {'score':score.tolist()[0],'indice':indice.tolist()[0]}
def show_image(image, title):
import matplotlib.pyplot as plt
ax=plt.subplot()
ax.imshow(image)
ax.set_title(title)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
plt.show()
show_image(image, title = info)
二，pytorch模型转换成onnx模型
1， 简化版本
import onnxruntime
import onnx
batch_size = 1
input_shape = (3, 320, 320)
x = torch.randn(batch_size, *input_shape)
onnx_file = "resnet18.onnx"
torch.onnx.export(net,x,onnx_file,
opset_version=10,
do_constant_folding=True, # 是否执行常量折叠优化
input_names=["input"],
output_names=["output"],
dynamic_axes={
"input":{0:"batch_size"},
"output":{0:"batch_size"}})
!du -s -h resnet18.pt
45M resnet18.pt
!du -s -h resnet18.onnx
45M resnet18.onnx
可以在 https://netron.app/ 中拖入 resnet18.onnx 文件查看模型结构
2，全面版本
下面的代码包括了设置输入输出尺寸，以及动态可以变batch等等。
import argparse
from argparse import Namespace
import time
import sys
import os
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
import onnx
import onnxruntime
from io import BytesIO
ROOT = os.getcwd()
if str(ROOT) not in sys.path:
sys.path.append(str(ROOT))
params = Namespace(weights='resnet18.pt',
img_size=[320,320],
batch_size=1,
half=False,
dynamic_batch=True
)
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', type=str, default='checkpoint.pt', help='weights path')
parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[320, 320], help='image size') # height, width
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=1, help='batch size')
parser.add_argument('--half', action='store_true', help='FP16 half-precision export')
parser.add_argument('--inplace', action='store_true', help='set Detect() inplace=True')
parser.add_argument('--simplify', action='store_true', help='simplify onnx model')
parser.add_argument('--dynamic-batch', action='store_true', help='export dynamic batch onnx model')
parser.add_argument('--trt-version', type=int, default=8, help='tensorrt version')
parser.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
args = parser.parse_args(args='',namespace=params)
args.img_size *= 2 if len(args.img_size) == 1 else 1 # expand
print(args)
t = time.time()
# Check device
cuda = args.device != 'cpu' and torch.cuda.is_available()
device = torch.device(f'cuda:{args.device}' if cuda else 'cpu')
assert not (device.type == 'cpu' and args.half), '--half only compatible with GPU export, i.e. use --device 0'
# Load PyTorch model
model = create_net()
model.to(device)
model.load_state_dict(torch.load(args.weights)) # pytorch模型加载
# Input
img = torch.zeros(args.batch_size, 3, *args.img_size).to(device) # image size(1,3,320,192) iDetection
# Update model
if args.half:
img, model = img.half(), model.half() # to FP16
model.eval()
prediction = model(img) # dry run
# ONNX export
print('\nStarting to export ONNX...')
export_file = args.weights.replace('.pt', '.onnx') # filename
with BytesIO() as f:
dynamic_axes = {"input":{0:"batch_size"}, "output":{0:"batch_size"} } if args.dynamic_batch else None
torch.onnx.export(model, img, f, verbose=False, opset_version=13,
training=torch.onnx.TrainingMode.EVAL,
do_constant_folding=True,
input_names=['input'],
output_names=['output'],
dynamic_axes=dynamic_axes)
f.seek(0)
# Checks
onnx_model = onnx.load(f) # load onnx model
onnx.checker.check_model(onnx_model) # check onnx model
if args.simplify:
try:
import onnxsim
print('\nStarting to simplify ONNX...')
onnx_model, check = onnxsim.simplify(onnx_model)
assert check, 'assert check failed'
except Exception as e:
print(f'Simplifier failure: {e}')
onnx.save(onnx_model, export_file)
print(f'ONNX export success, saved as {export_file}')
# Finish
print('\nExport complete (%.2fs)' % (time.time() - t))
Namespace(weights='resnet18.pt', img_size=[320, 320], batch_size=1, half=False, dynamic_batch=True, inplace=False, simplify=False, trt_version=8, device='cpu')
Starting to export ONNX...
ONNX export success, saved as resnet18.onnx
Export complete (0.57s)
三，使用onnx模型进行推理
1，函数风格
onnx_sesstion = onnxruntime.InferenceSession(export_file)
def pipe(img_path,
onnx_sesstion = onnx_sesstion):
image = Image.open(img_path)
img = get_test_transform()(image)
img = img.unsqueeze_(0)
to_numpy = lambda tensor: tensor.data.cpu().numpy()
inputs = {onnx_sesstion.get_inputs()[0].name: to_numpy(img)}
outs = onnx_sesstion.run(None, inputs)[0]
score, indice = torch.max(torch.softmax(torch.as_tensor(outs),axis=-1),1)
info = {'score':score.tolist()[0],'indice':indice.tolist()[0]}
return info
img_path = 'dog.png'image = Image.open(img_path)info = pipe(img_path)show_image(image,info)
2，对象风格
import os, sys
import onnxruntime
import onnx
class ONNXModel():
def __init__(self, onnx_path):
self.onnx_session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_path)
self.input_names = [node.name for node in self.onnx_session.get_inputs()]
self.output_names = [node.name for node in self.onnx_session.get_outputs()]
print("input_name:{}".format(self.input_names))
print("output_name:{}".format(self.output_names))
def forward(self, x):
if isinstance(x,np.ndarray):
assert len(self.input_names)==1
input_feed = {self.input_names[0]:x}
elif isinstance(x,(tuple,list)):
assert len(self.input_names)==len(x)
input_feed = {k:v for k,v in zip(self.input_names,x)}
else:
assert isinstance(x,dict)
input_feed = x
outs = self.onnx_session.run(self.output_names, input_feed=input_feed)
return outs
def predict(self,img_path):
image = Image.open(img_path)
img = get_test_transform()(image)
img = img.unsqueeze_(0)
to_numpy = lambda tensor: tensor.data.cpu().numpy()
outs = self.forward(to_numpy(img))[0]
score, indice = torch.max(torch.softmax(torch.as_tensor(outs),axis=-1),1)
return {'score':score[0].data.numpy().tolist(),
'indice':indice[0].data.numpy().tolist()}
onnx_model = ONNXModel(export_file)
info = onnx_model.predict(img_path)
show_image(image, title = info)
input_name:['input']
output_name:['output']
