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  • 如何修改已有的ONNX模型

    简单来说,我们只需要学习一下把大象如何放进冰箱的就行了:

    1、把冰箱门打开

    使用onnx的原生接口:

    onnx_model = onnx.load(onnx_path)
    graph = onnx_model.graph

    这样我们就可以将模型load出来,并且到到graph信息。

    2、把大象放进去

    这一步相对来说选择就比较多了,比如你可以选择删除一些节点,修改一下节点,增加一些节点。

    删除:这个是最容易的,直接一句话 graph.node.remove(xxx_node)

    修改:举个例修改一下input的名称

    for input_node in onnx_model.graph.input:
        if 'input_xxx' == input_node.name:
            print("change input data name")
            input_node.name = 'data'

    就是拿到某个属性或者信息,然后直接修改就行了。

    增加:举个例增加一组图像预处理操作(减均值,除方差)

    这一步稍微复杂一点,我们首先要生成一个node或者tensor,然后将这个node或者tensor加入graph中,然后选择性的增加一个node来操作刚刚加入graph的node或者tensor。

    首先我们生成一个tensor,就是需要减去的均值

    sub_const_node = onnx.helper.make_tensor(name='const_sub',
                          data_type=onnx.TensorProto.FLOAT,
                          dims=[1],
                          vals=[-127.5])

    然后我们将刚刚生成的tensor插入graph中

    graph.initializer.append(sub_const_node)

    然后我们再增加一个减均值的node

    sub_node = onnx.helper.make_node(
                    'Add',
                    name='pre_sub',
                    inputs=['data', 'const_sub'],
                    outputs=['pre_sub'])

    然后将node加入graph中

    graph.node.insert(0, sub_node)

    仿造这样的流程我们继续加入除以方差的操作

    # 插入mul
    mul_const_node = onnx.helper.make_tensor(name='const_mul',
                          data_type=onnx.TensorProto.FLOAT,
                          dims=[1],
                          vals=[1.0 / 127.5])
     
    graph.initializer.append(mul_const_node)
    
    sub_node = onnx.helper.make_node(
                   'Mul',
                   name='pre_mul',
                   inputs=['pre_sub', 'const_mul'],
                   outputs=['pre_mul'])
    graph.node.insert(1, sub_node)

    这样操作之后,我们还需要一步,就是将第一个卷积层的输入改动一下:

    # 第一层卷积的输入修改
     for id, node in enumerate(graph.node):
         for i, input_node in enumerate(node.input):
             if 'data' == input_node:
                 node.input[i] = 'pre_mul'

    这样能我们加入node或者tensor的过程基本就结束了

    3、把冰箱门关上

    这一步我们就可以简单的重组一下graph,然后save模型就行了

    graph = onnx.helper.make_graph(graph.node, graph.name, graph.input, graph.output, graph.initializer)
    info_model = onnx.helper.make_model(graph)
    onnx_model = onnx.shape_inference.infer_shapes(info_model)
     
    onnx.checker.check_model(onnx_model)
    onnx.save(onnx_model, onnx_path.replace('nopre', 'fix'))

    完事我们就拿到一个修改过的模型了,找一个人脸的模型来示例一下:

    红圈就是增加的节点,当然你也可以增加其它节点。注意按照onnx的op要求实现就行了,给一个参考的路径:

    出处:如何修改已有的ONNX模型 - 知乎 (zhihu.com)

    作者:jsp

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