NLP实践——Bert转onnx格式简介与踩坑记录

本文是一篇实验性的记录，主要记录了近期对transformer模型转化onnx研究时，格式转化的过程，以及其中遇到的问题。由于并没有深入的调研，本文的所有结论还请选择性参考。

1. transformers与onnx

关于onnx，pytorch官方的说明文档介绍的例子都是CV的模型转到onnx格式，而nlp与cv的区别不大，主要是注意一下不输入序列定长的问题，也就是export方法中的dynamic_axes参数。

这里我主要参考了这个项目：
https://github.com/ChainYo/transformers-pipeline-onnx

这个项目是将transformers模块中的pipeline转为onnx格式使用的，预置一些模型配置，例如基本的序列分类，命名实体识别，seq2seq等任务，但是对于其中没有包含的模型结构，就需要自己去写了。于是我仿照其写法，尝试着转换自己的模型，按照该项目的思路，只把模型中的bert（或者其他别的transformer-based模型）部分转成了onnx格式，下游任务还是放在pytorch处理，我感觉这样做是比较合理的，毕竟整个模型的主要参数都集中在transformer中。

所以在接下来的介绍中，我也按照这样的思路去转换，即从模型中拿出主体encoder部分，用onnx的session.run替换掉原来的self.bert(*inputs)。

2. 导出onnx模型

其实整个导出就是一个export函数，是torch中自带的，其签名如下：

export(
	model, 
	args, 
	f, 
	export_params=True, 
	verbose=False, 
	training=, 
	input_names=None, 
	output_names=None, 
	aten=False, 
	export_raw_ir=False, 
	operator_export_type=None, 
	opset_version=None, 
	_retain_param_name=True, 
	do_constant_folding=True, 
	example_outputs=None, 
	strip_doc_string=True, 
	dynamic_axes=None, 
	keep_initializers_as_inputs=None, 
	custom_opsets=None, 
	enable_onnx_checker=True, 
	use_external_data_format=False)
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参数比较多比较复杂，在这里不做详细的介绍。

我们需要做的就是填充这些参数，具体怎么做，就直接参考前文中所提到的开源项目了。

pytorch版本不同可能会有所差别，我采用的是torch1.8 + transformers4.17.

参考该开源项目，找到导出部分的核心代码：

torch.onnx.export(
    model,
    (dummy_inputs,),
    f=output_onnx_path,
    input_names=list(onnx_config.inputs.keys()),
    output_names=list(onnx_config.outputs.keys()),
    dynamic_axes={
        name: axes for name, axes in chain(onnx_config.inputs.items(), onnx_config.outputs.items())
    },
    do_constant_folding=True,
    use_external_data_format=onnx_config.use_external_data_format(model.num_parameters()),
    enable_onnx_checker=True,
    opset_version=onnx_config.default_onnx_opset,
)
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其中：

• model：是想要导出的模型，例如一个BertModel；
• (dummy_inputs,)：这个是一个虚拟的输入，相当于告诉模型输入应该是怎样的；
• f：是onnx保存的文件路径；
• input_names: 输入变量的名称；
• output_names：输出变量的名称；
• dynamic_axes：动态的变量，我理解它是不固定尺寸的变量，例如batch，seq_len，这里直接把所有的输入变量全都设置成不固定尺寸了；

可以看到，其中好几个变量都是来自于这个onnx_config，这个东西是怎么创建的呢，以bert做文本分类为例：

首先，建立模型和分词器：

from tranformers import AutoModel, AutoConfig, AutoTokenizer
bert_model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
config = AutoConfig.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
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然后利用config生成一个onnx的config：

from transformers.onnx.features import FeaturesManager
onnx_config = FeaturesManager._SUPPORTED_MODEL_TYPE['bert']['sequence-classification'](config)
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然后就可以得到上面所需的那些变量了。

dummy_inputs的计算需要利用到tokenizer：

dummy_inputs = onnx_config.generate_dummy_inputs(tokenizer, framework='pt')
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3. 载入onnx模型

onnx模型的使用也不复杂，还是跟着别人的项目照葫芦画瓢即可：

options = SessionOptions() # initialize session options
options.graph_optimization_level = GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL

# 这里的路径传上一节保存的onnx模型地址
session = InferenceSession(
    "./output_onnx_model.onnx", sess_options=options, providers=["CPUExecutionProvider"]
)

# disable session.run() fallback mechanism, it prevents for a reset of the execution provider
session.disable_fallback() 
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然后运行它，session的输入就是原本模型的inputs，但是注意要放在cpu上（gpu上的实验我暂时还没有尝试）。

text = 'your text here.'
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
inputs = {k: v.detach().cpu().numpy() for k, v in inputs.items()}

# 运行
# 这里的logits要有export的时候output_names相对应
session.run(output_names=['logits'], input_feed=inputs)
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执行的结果就是numpy格式的(batch, len, hidden)的向量，接下来就可将这个logits给下游任务了。

4. 踩坑记录

在实际应用中，我们的模型一般不是只有一个编码器那么简单，编码器可能是复杂模型中的一部分，例如我试着对老朋友OneIE进行转换，我希望将OneIE的BertEncoder放在onnx执行。

于是我从整个oneie_model中把bert取了出来，再存成onnx格式，却报了这样的错误：
RuntimeException: [ONNXRuntimeError] : 6 : RUNTIME_EXCEPTION : Non-zero status code returned while running Reshape node. Name:'Reshape_138' Status Message: /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/reshape_helper.h:41 onnxruntime::ReshapeHelper::ReshapeHelper(const onnxruntime::TensorShape&, std::vector&, bool) gsl::narrow_cast(input_shape.Size()) == size was false. The input tensor cannot be reshaped to the requested shape. Input shape:{1,34,1024}, requested shape:{2,8,16,64}

通过查资料发现onnx对torch的很多操作都不太友好，尤其是reshape，诸如torch.view等操作在onnx里边可能会过不去。

对于我遇到的场景，解决方法其实很简单，只需要从AutoModel.from_pretrained方法构建模型就可以了。

然后对于构建的初始化bert模型，再把oneie中bert相关的参数单独拿出来，让这个初始化的bert模型去load它，再导出onnx就不会报错了。

bert_model = AutoModel.from_pretraind('bert-large-cased')
state_dict = torch.load('oneie_model.bin')
bert_state_dict = {k[5:]: v for k, v in state_dict['model'].items() if k.startswith('bert.')}
bert_model.load_state_dict(bert_state_dict)
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进一步地，我比较好奇问题出在哪里，这两种做法有什么区别，于是我把模型放到Netron可视化，观察报错的节点Reshape_138：

• 从整个大模型取出来的bert部分构建的onnx模型：
  

• 初始化构建的bert模型：
  
  可以看到报错的reshape位于self-attention中，应该是multi-head维度拆分的位置，即transpose_for_scores的地方。两个模型的结构上基本是一样的，但是仔细看可以发现，第一张图的输入尺寸是固定的，也就是export的时候设置的动态参数并没有生效，模型误把我们给入的dummy inputs当成了真正的输入，导致对于不定长的序列，无法完成reshape操作。

至于这个问题为什么会出现，我不清楚。一个直观地猜测是，onnx是类似于tensorflow的计算图结构（从export的地方也可以感受到，给定input和output name的操作，好像是在给计算图创造placeholder），这就导致它和pytorch是天然不适配的，如果想把torch模型转成onnx结构，需要生成一个假的计算图。问题或许就出现在这里，当我给出的是一个大模型里的子结构的时候，导致onnx创建的计算图没有维持它最初应该保持的样子？

以上的分析只是我的猜想，我对onnx并没有什么深入的研究，也希望有对这方面有认真研究大佬们帮忙分析一下。

5. 实验结果

最终我的转换工作还是顺利完成了，使用onnx之后bert编码器在cpu上的推理耗时与torch在3090显卡上的耗时基本持平，从效果看还是很不错的，可以节省很多计算资源。