В мире глубокого обучения и развертывания моделей крайне важно иметь гибкий и эффективный способ развертывания моделей PyTorch. Одним из популярных вариантов является экспорт моделей PyTorch в формат среды выполнения ONNX. Этот формат позволяет беспрепятственно запускать модели на разных платформах и средах, обеспечивая унифицированное решение для развертывания. В этой статье мы рассмотрим различные методы экспорта моделей PyTorch в формат среды выполнения ONNX, сопровождаемые разговорными объяснениями и практическими примерами кода.

Метод 1: использование функции torch.onnx.export()
Функция torch.onnx.export() — это простой и удобный способ экспорта моделей PyTorch в формат ONNX. Вот пример того, как его использовать:

import torch
import torchvision
# Define and load your PyTorch model
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# Define example input
example_input = torch.rand(1, 3, 224, 224)
# Export the model in ONNX format
torch.onnx.export(model, example_input, "model.onnx")

Метод 2: использование механизма трассировки
Механизм трассировки в PyTorch позволяет вам записать вычислительный график вашей модели, выполнив его с примерами входных данных. Затем этот график можно экспортировать в формат ONNX. Вот пример:

import torch
import torchvision
# Define and load your PyTorch model
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# Define example input
example_input = torch.rand(1, 3, 224, 224)
# Enable tracing
traced_model = torch.jit.trace(model, example_input)
# Export the traced model in ONNX format
torch.onnx.export(traced_model, example_input, "model.onnx")

Метод 3: обработка динамических входных фигур
В некоторых случаях ваша модель PyTorch может иметь динамические входные фигуры, что может создать проблемы при экспорте в ONNX. Чтобы справиться с этим, вы можете использовать параметр Dynamic_axes в функции torch.onnx.export(). Вот пример:

import torch
import torchvision
# Define and load your PyTorch model
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# Define example input with dynamic shape
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
# Export the model in ONNX format
torch.onnx.export(model, example_input, "model.onnx", dynamic_axes=dynamic_axes)

Метод 4: экспорт моделей с настраиваемыми слоями
Если ваша модель PyTorch содержит настраиваемые слои или операции, не поддерживаемые по умолчанию в ONNX, вы можете расширить возможности ONNX, реализовав собственные преобразователи. Это позволяет вам легко экспортировать ваши модели. Подробные инструкции по реализации пользовательских преобразователей см. в официальной документации ONNX.

Экспорт моделей PyTorch в формат среды выполнения ONNX обеспечивает универсальное решение для развертывания моделей на разных платформах. В этой статье мы рассмотрели несколько методов экспорта моделей PyTorch в ONNX, включая использование функции torch.onnx.export(), механизма трассировки, обработки динамических входных форм и расширения возможностей ONNX с помощью пользовательских конвертеров. Используя эти методы, вы можете обеспечить плавное развертывание моделей PyTorch в формате среды выполнения ONNX.