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onnx解決不支持的pytorch算子？
2023-04-07
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ONNX（Open Neural Network Exchange）是一種開放的、跨平臺的深度學(xué)習(xí)模型交換格式，它的目的是使得深度學(xué)習(xí)模型在不同的框架之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換和移植變得更加容易。PyTorch 是一個廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架之一，但是由于 PyTorch 和 ONNX 的設(shè)計差異，有些 PyTorch 算子在 ONNX 中不被支持。本文將討論如何解決 ONNX 不支持的 PyTorch 算子。

  1. 使用ONNX 擴(kuò)展庫

ONNX 支持使用擴(kuò)展庫來擴(kuò)展其功能，這些擴(kuò)展庫包括 ONNX Runtime 和 ONNX Graphsurgeon。ONNX Runtime 提供了可用于 CPU 和 GPU 的高性能模型推理引擎，而 ONNX Graphsurgeon 則提供了一種將 ONNX 模型進(jìn)行修改和優(yōu)化的方法。通過這些擴(kuò)展庫，可以將 PyTorch 模型中不支持的算子轉(zhuǎn)換為 ONNX 模型中支持的算子。ONNX Runtime 和 ONNX Graphsurgeon 都是開源項目，使用起來比較靈活，但需要用戶對深度學(xué)習(xí)模型的底層實現(xiàn)有一定的了解。

  1. 使用第三方工具

除了 ONNX 擴(kuò)展庫之外，還有一些第三方工具可以幫助我們解決 PyTorch 模型中不支持的算子。例如，MMdnn 是一個跨框架的深度學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換工具，支持從 PyTorch 轉(zhuǎn)換到多個其他框架，并且可以自動處理不支持的算子。另外，TensorRT 是 NVIDIA 的一個高性能深度學(xué)習(xí)推理庫，可以將 PyTorch 模型轉(zhuǎn)換為 TensorRT 引擎，并且支持自定義算子。

  1. 手動實現(xiàn)算子

如果沒有現(xiàn)成的工具可以解決 PyTorch 模型中不支持的算子，那么我們可以手動實現(xiàn)這些算子，然后將其添加到 ONNX 模型中。這種方法需要一定的編程能力和對深度學(xué)習(xí)算法的理解，但是可以確保我們得到的 ONNX 模型與原始的 PyTorch 模型具有相同的功能。此外，ONNX 官方提供了一份詳細(xì)的開發(fā)者指南，可以幫助我們了解如何實現(xiàn)自定義算子并將其添加到 ONNX 模型中。

  1. 重新設(shè)計模型

最后，如果以上方法都無法解決問題，那么我們可能需要重新設(shè)計模型，以便使用 ONNX 支持的算子。在實際應(yīng)用中，我們應(yīng)該盡量避免使用不支持的算子，以便將深度學(xué)習(xí)模型在不同的框架之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換和移植。

總結(jié)

在本文中，我們介紹了幾種解決 ONNX 不支持的 PyTorch 算子的方法。這些方法各有優(yōu)缺點，我們可以根據(jù)具體情況選擇最合適的方法。無論哪種方法，都需要對深度學(xué)習(xí)模型的底層實現(xiàn)有一定的了解，從而確保我們得到的 ONNX 模型具有相同的功能，并且可以在不同的框架之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換和移植。

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