Оптимизация рабочего процесса машинного обучения с помощью ONNX и среды выполнения ONNX

Open Neural Network Exchange (ONNX) – это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам создавать и развертывать модели машинного обучения на различных платформах и аппаратных конфигурациях. ONNX предоставляет стандартизированный формат для представления обученных моделей, упрощая совместное использование моделей между различными платформами и инструментами.

Использование. ONNX можно использовать в различных приложениях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание речи. Он совместим с популярными платформами машинного обучения, такими как PyTorch, TensorFlow и Keras. Чтобы использовать ONNX, сначала необходимо преобразовать обученную модель в формат ONNX с помощью инструмента преобразования, предоставляемого ONNX. Получив модель ONNX, вы можете использовать ее для логического вывода, оптимизации и развертывания на различных платформах и аппаратных конфигурациях.

Преимущества. ONNX помогает оптимизировать рабочий процесс машинного обучения, позволяя передавать модели между различными платформами и инструментами. Это также позволяет более эффективно развертывать модели, упрощая оптимизацию моделей для конкретных конфигураций оборудования.

Версии. В настоящее время доступны три версии ONNX: ONNX v1.10, ONNX v1.9 и ONNX v1.8. Каждая версия добавляет новые функции и улучшает совместимость с различными платформами машинного обучения.

Установка.Чтобы установить ONNX, вы можете использовать pip, диспетчер пакетов для Python. Просто запустите команду pip install onnx, чтобы установить последнюю версию ONNX.

Среда выполнения ONNX. Среда выполнения ONNX — это высокопроизводительный механизм для выполнения моделей ONNX на различных аппаратных платформах, включая ЦП, ГП и ПЛИС. Он обеспечивает оптимизированную и эффективную среду выполнения для логических выводов и позволяет разработчикам развертывать модели ONNX на различных устройствах.

Чтобы использовать среду выполнения ONNX для вывода моделей машинного обучения, сначала необходимо загрузить модель ONNX с помощью класса onnxruntime.InferenceSession. Этот класс принимает путь к файлу модели ONNX в качестве аргумента и создает сеанс времени выполнения для выполнения модели.

Вот пример использования ONNX Runtime для выполнения модели ONNX для классификации изображений:

import onnxruntime
import numpy as np
from PIL import Image

# Load the ONNX model
session = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')

# Load and preprocess the image
image = Image.open('image.jpg').resize((224, 224))
image_data = np.asarray(image).astype('float32')
image_data = np.transpose(image_data, [2, 0, 1])
image_data = np.expand_dims(image_data, axis=0)

# Execute the model
output = session.run(None, {'input': image_data})

# Print the output probabilities
print(output[0])

Этот код загружает модель ONNX из файла, предварительно обрабатывает изображение для классификации, выполняет модель с помощью ONNX Runtime и распечатывает выходные вероятности.

Среда выполнения ONNX предоставляет различные API среды выполнения вывода для выполнения моделей ONNX, включая API C++, API C# и API Python. Эти API-интерфейсы предоставляют низкоуровневый интерфейс для интеграции моделей ONNX в настраиваемые приложения и рабочие процессы.

Open Neural Network Compiler (ONNC) — это еще один инструмент с открытым исходным кодом для оптимизации и компиляции моделей ONNX для конкретных аппаратных платформ. ONNC предоставляет модульную и расширяемую платформу для оптимизации и преобразования моделей ONNX, упрощая развертывание моделей на различных устройствах.

Чтобы преобразовать модель в формат ONNX, вы можете использовать инструмент преобразования, предоставляемый ONNX. Например, чтобы преобразовать модель PyTorch в формат ONNX, вы можете использовать функцию torch.onnx.export. Вот пример:

import torch
import onnx

# Load the PyTorch model
model = torch.load('model.pt')

# Convert the model to ONNX format
input_shape = (1, 3, 224, 224)
input_data = torch.randn(input_shape)
output_path = 'model.onnx'
torch.onnx.export(model, input_data, output_path, verbose=True)

Этот код загружает модель PyTorch из файла, создает образец входного тензора и экспортирует модель в формат ONNX с помощью функции torch.onnx.export. Полученная модель ONNX сохраняется в файл с именем «model.onnx».

В заключение заключение: ONNX — важный инструмент для создания и развертывания моделей машинного обучения на разных платформах и аппаратных конфигурациях. Он предоставляет стандартизированный формат для представления обученных моделей и позволяет более эффективно развертывать и оптимизировать модели. ONNX Runtime — это высокопроизводительный движок для выполнения моделей ONNX на различных аппаратных платформах, а Open Neural Network Compiler (ONNC) — это инструмент для оптимизации и компиляции моделей ONNX для конкретных аппаратных платформ. Используя эти инструменты, разработчики могут создавать более эффективные и масштабируемые рабочие процессы и приложения машинного обучения.

Другие полезные статьи: