PyTorch模型导出到ONNX及ONNX Runtime GPU推理性能详解

PyTorch模型导出到ONNX

在PyTorch中，torch.onnx.export方法用于将训练好的模型导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX是一个开放格式，使得不同的深度学习框架可以相互交换模型。这对于模型的部署和跨平台使用非常有用。

torch.onnx.export方法的基本格式如下：

torch.onnx.export(model, args, f, export_params=True, verbose=False, training=Torch.onnx.TrainingMode.EVAL, opset_version=None, do_constant_folding=False, input_names=None, output_names=None, dynamic_axes=None, example_outputs=None, strip_doc_string=True, keep_initializers_as_inputs=False, custom_opsets=None, enabled_opnames=None, disabled_opnames=None, operator_export_type=None)

• model: 需要导出的PyTorch模型。
• args: 一个包含输入数据的元组，用于确定模型的输入张量形状。
• f: 输出的ONNX模型的文件名或文件对象。
• export_params: 导出模型的参数（默认为True）。
• verbose: 是否打印导出过程中的详细信息（默认为False）。
• training: 指定模型是处于训练模式还是评估模式（默认为Torch.onnx.TrainingMode.EVAL）。
• opset_version: ONNX操作的版本（默认为None，使用最新版本）。
• do_constant_folding: 是否执行常量折叠优化（默认为False）。
• input_names: 输入张量的名称列表（默认为None，自动生成）。
• output_names: 输出张量的名称列表（默认为None，自动生成）。
• dynamic_axes: 指示哪些轴是动态的（例如，序列长度）。
• example_outputs: 如果模型有多个输出，并且不是所有的输出都在args中，可以使用此参数指定额外输出的例子。
• strip_doc_string: 是否从导出的模型中移除doc_string（默认为True）。
• keep_initializers_as_inputs: 是否将初始化器作为输入保留（默认为False）。
• custom_opsets: 自定义操作集。
• enabled_opnames & disabled_opnames: 启用或禁用特定的操作符名称。
• operator_export_type: 指定导出操作的类型。

ONNX Runtime GPU推理性能

ONNX Runtime是一个跨平台的推理引擎，支持多种硬件加速后端，包括CPU、GPU和FPGA。在GPU上进行推理时，ONNX Runtime可以利用CUDA加速计算。

要评估ONNX Runtime在GPU上的推理性能，你可以遵循以下步骤：

1. 安装ONNX Runtime:
   确保安装了支持GPU的ONNX Runtime版本，并正确配置了CUDA。

2. 加载ONNX模型:
   使用ONNX Runtime加载导出的ONNX模型。

3. 准备输入数据:
   准备与模型输入相匹配的输入数据，并确保数据在GPU上。

4. 执行推理:
   使用ONNX Runtime执行模型推理，并测量执行时间。

5. 性能分析:
   通过多次执行推理并取平均值，来得到更准确的性能评估。同时，可以使用性能分析工具来进一步了解性能瓶颈。

6. 优化建议:

   • 确保使用了适当的ONNX操作集版本。
   • 使用do_constant_folding优化常量折叠。
   • 如果可能，减少动态轴的使用，因为它们可能降低性能。
   • 考虑使用ONNX Runtime的JIT编译功能，它可以为特定模型生成优化的执行计划。

结论

通过torch.onnx.export方法，我们可以轻松地将PyTorch模型转换为ONNX格式，并利用ONNX Runtime在各种硬件平台上进行高效的推理。在GPU上进行推理时，性能优化是关键，因此理解torch.onnx.export方法的参数以及如何使用ONNX Runtime进行性能分析是非常重要的。