• ONNX模型修改为自定义节点


    参考一

    首先,需要将ONNX模型中的节点修改为自定义节点。要实现这一点,您需要了解自定义节点的定义和如何在ONNX中使用它们。ONNX定义了一个自定义运算符的接口,您可以使用该接口定义自己的运算符,并将其编译为ONNX模型可以识别的格式。

    具体步骤如下:

    1. 定义自定义节点的运算符:您需要将自定义节点定义为一个具有输入和输出的函数。函数应该遵循ONNX规范中定义的接口。

    2. 编写生成自定义节点的代码:您需要编写代码来生成ONNX模型中的自定义节点。生成代码通常基于ONNX运算符定义,使用您定义的自定义节点。

    3. 加载模型和权重:您需要加载ONNX模型和权重,以便能够对其进行修改和批处理

    4. 修改节点:使用自定义节点替换现有节点。在这个过程中,您需要根据ONNX规范来处理权重和偏差,以便成为自定义节点的输入。

    5. 导出修改后的模型:将修改后的模型导出为ONNX格式,以便以后使用。

    在这个过程中,您需要使用Python编程语言,以及ONNX Python库和其他相关工具来处理ONNX模型。

    在下面的代码示例中,假设您有一个ONNX模型,并且要将其中的节点替换为自定义节点。以下是一个简单的代码示例,用于演示如何使用ONNX Python库来读取和修改ONNX模型。

    # 导入必要的库
    import onnx
    from onnx import helper, TensorProto
    import numpy as np
    
    # 加载模型
    model = onnx.load("model.onnx")
    
    # 定义自定义节点的运算符
    def custom_node(inputs, outputs):
        output = ...
        return output
    
    # 编写生成自定义节点的代码
    node_def = helper.make_node(
        op_type='CustomNode',
        inputs=['input'],
        outputs=['output'],
    )
    
    # 加载权重
    weight = onnx.load_tensor("weight.bin")
    
    # 修改节点
    for i, node in enumerate(model.graph.node):
        if node.op_type == 'OldNode':
            # 替换节点为自定义节点
            model.graph.node[i] = node_def
            # 将权重转移到自定义节点
            weight_value = np.array(weight[i]).astype(np.float32)
            tensor = onnx.helper.make_tensor(name='weight', data_type=onnx.TensorProto.FLOAT, dims=weight_value.shape, vals=weight_value)
            model.graph.initializer.append(tensor)
    
    # 导出修改后的模型
    onnx.save(model, "modified_model.onnx")
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35

    请注意,这只是一个示例,您需要根据您的自定义节点和模型进行修改。

    参考二

    要将ONNX模型中的节点修改为自定义节点,您需要遵循以下步骤:

    1. 将ONNX模型加载到内存中。

    2. 使用ONNX模型API解析模型,找到您要修改的节点。

    3. 将该节点替换为自定义节点。

    4. 确保新的自定义节点与原始节点具有相同的输入和输出属性。

    5. 加载权重参数,并将其与新的自定义节点相结合。

    以下是代码示例:

    import onnx
    import numpy as np
    
    # 加载ONNX模型
    model = onnx.load('model.onnx')
    
    # 找到要修改的节点
    old_node = None
    for n in model.graph.node:
        if n.op_type == 'OldNodeType':
            old_node = n
            break
    
    # 如果找到了原来的节点,则替换为自定义节点
    if old_node is not None:
        new_node = onnx.helper.make_node(
            'CustomNodeType',
            old_node.input,
            old_node.output,
            name='new_node',
            attr={'attribute_name': attribute_value}
        )
        model.graph.node.remove(old_node)
        model.graph.node.extend([new_node])
    
        # 加载权重参数并将其与新节点相结合
        weights = onnx.numpy_helper.load_tensor('weights.pb')
        new_node_weight = np.concatenate((weights, np.zeros((new_node.output[0],))))
        new_tensor = onnx.numpy_helper.from_array(new_node_weight, 'new_tensor')
        model.graph.initializer.extend([new_tensor])
    
    # 保存新模型
    onnx.save(model, 'new_model.onnx')
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33

    请替换您需要修改的节点的名称和属性。上面的代码仅供参考,您需要根据实际情况进行修改和调整。

    参考三

    好的,我可以为您提供一些指导。

    ONNX GraphSurgeon 是一个用于修改 ONNX 模型图的 Python 库。您可以使用 GraphSurgeon 将自定义节点添加到 ONNX 模型图中。要添加自定义节点,您需要进行以下步骤:

    1. 安装 ONNX GraphSurgeon:
    pip install onnx-graphsurgeon
    
    • 1
    1. 加载 ONNX 模型图:
    import onnx
    import onnx_graphsurgeon as gs
    
    # 加载 ONNX 模型
    onnx_model = onnx.load("model.onnx")
    
    # 创建 GraphSurgeon 对象
    graph = gs.import_onnx(onnx_model)
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    1. 定义自定义节点:
    # 创建一个包含两个输入和一个输出的自定义节点
    custom_node = gs.Node(
        op="CustomOp",
        inputs=["input1", "input2"],
        outputs=["output"]
    )
    
    # 将自定义节点添加到图中
    graph.nodes.append(custom_node)
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    1. 导入权重参数:
    # 将 ONNX 模型中的权重参数导入到 GraphSurgeon 图中
    # 可以使用 onnxruntime 加载模型,然后使用 GraphSurgeon 将权重参数添加到图中。
    import onnxruntime
    
    # 加载 ONNX 模型
    onnx_model = onnx.load("model.onnx")
    
    # 创建 onnxruntime inference session
    session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")
    
    # 遍历图中的所有张量
    for tensor in graph.tensors:
        # 如果节点是权重张量,则从 ONNX runtime 会话中获取它们的值
        if tensor.name in session.get_inputs():
            tensor.value = session.run([], {session.get_inputs()[0].name: tensor.name})[0]
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    1. 导出修改后的 ONNX 模型:
    # 导出修改后的 ONNX 模型
    # 您可以导出图,然后使用 onnxruntime 加载模型,并开始进行推断。
    onnx_model = graph.make_model("custom_model")
    onnx.save(onnx_model, "custom_model.onnx")
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4

    这就是您可以通过 ONNX GraphSurgeon 修改 ONNX 模型图和导入权重参数的步骤。

    参考四

    您好!您要将一个ONNX计算图中的一个或多个节点替换为自定义节点,并导入权重参数。以下是一些基本步骤可以帮助您完成:

    1. 使用 ONNX GraphSurgeon 工具加载 ONNX 模型。您可以使用以下代码进行加载:
    import onnx
    from onnx_graphsurgeon import GraphSurgeon
    
    onnx_model = onnx.load("model.onnx")
    graph = GraphSurgeon(onnx_model.graph)
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    1. 创建自定义节点,并将其添加到图中。您可以使用以下代码创建一个自定义节点:
    from onnx_graphsurgeon import Node
    
    node = Node(
        op="MyCustomOp",
        inputs=["input1", "input2"],
        outputs=["output"],
        attrs={"param": 123},
    )
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8

    并将它添加到计算图中:

    # 获取需要替换的节点
    old_node = graph.find_node_by_name("NodeToReplace")
    
    # 将自定义节点添加到计算图中
    new_node = graph.add_node(node)
    
    # 更新新节点的输入和输出
    new_node.inputs = old_node.inputs
    new_node.outputs = old_node.outputs
    
    # 删除旧节点
    graph.remove_node(old_node)
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12

    请注意,此代码段仅演示了如何将节点添加到计算图中。您需要根据您自定义节点的实际需求进行修改。

    1. 导入权重参数。如果您的自定义节点包含参数,则需要将这些参数导入计算图中。您可以使用以下代码将权重参数加载到 ONNX 图中:
    import numpy as np
    
    # 使用 numpy 加载权重参数
    weights = np.load("weights.npy")
    
    # 创建一个常量节点,将权重参数添加到计算图中
    const_node = onnx.helper.make_node("Constant", [], ["weights"], value=onnx.helper.make_tensor(name="const", data_type=onnx.TensorProto.FLOAT, dims=weights.shape, vals=weights.flatten()))
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7

    并将为新节点添加上原来的输入和新增的权重输入:

    # 将常量节点添加到计算图中
    graph.append(const_node)
    
    # 更新新节点输入
    new_node.inputs.append("weights")
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

    在完成所有这些步骤之后,您可以将 ONNX 模型保存回磁盘:

    onnx_model.graph = graph.export()
    onnx.save(onnx_model, "new_model.onnx")
    
    • 1
    • 2

    希望这能够帮助您完成您的任务!

  • 相关阅读:
    JavaScript 作用域
    vue element-table分页回显选中与再次更改保留状态,前端手动过滤多条件查询
    Java----HashSet集合、equals(判断两个字符串是否相等)、LinkedHashSet集合、迭代器、可变参数
    C++ 教程 - 07 类的静态成员
    cmmi3认证需要企业具备什么条件?
    java 实现字典树(Trie)
    spring Cloud笔记--服务治理Eureka
    Python图像处理丨图像的灰度线性变换
    算法的时间复杂度和空间复杂度
    P5804 [SEERC2019] Absolute Game
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_39506862/article/details/130894955