AI芯片应用开发实践：深度学习算法与芯片设计 课件 第六章 模型的推理框架-ONNX Runtime

第3章模型的推理框架——ONNXRuntimeONNXRuntime概述ONNXRuntime推理流程ONNX格式转换工具目录CONTENTSONNXRuntime示例本章小结ONNXRuntime概述01ONNXRuntime是由微软开发和维护的深度学习模型推理引擎，设计用于提供高性能、跨平台的解决方案，适用于各种操作系统和硬件平台。它支持ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）格式，这是一个开放标准，允许在不同深度学习框架之间共享模型。ONNXRuntime针对不同硬件平台进行优化，利用硬件加速（如GPU），实现快速模型推理。ONNXRuntime的简介ONNXRuntime的特点支持多种操作系统，包括Windows、Linux和macOS。支持多种硬件平台，如CPU、GPU和辅助加速器。跨平台性根据ONNX格式设计，支持使用不同深度学习框架训练的模型。支持多种深度学习框架，包括PyTorch、TensorFlow、Caffe2等。高兼容性提供模型优化、量化和多线程执行等高级功能，进一步提高性能和资源利用率。高性能ONNXRuntime推理流程02安装环境安装scikit-learn使用命令pipinstallscikit-learn安装scikit-learn库，这是一个流行的机器学习库，包括各种用于机器学习和数据分析的工具。安装ONNX及相关依赖安装ONNX库及其相关依赖，以支持深度学习模型的加载和保存。安装scikit-learn到ONNX模型的转换器，以便将scikit-learn模型导出为ONNX格式。安装ONNXRuntime安装ONNXRuntime，这是一个用于在不同硬件上执行ONNX模型的运行时引擎。可选择安装CPU版本或GPU版本，具体取决于硬件支持。训练模型5输出：输出显示训练好的逻辑回归模型的一些参数，包括max_iter参数。2数据拆分：使用train_test_split函数将数据集分成训练集和测试集。4训练模型：使用fit方法来训练逻辑回归模型。1导入数据：数据集包括三个不同种类的鸢尾花的测量数据，X包含特征，Y包含目标类别。3选择分类器：选择逻辑回归分类器，并设置max_iter参数以确保模型在训练时收敛。使用scikit-learn提供的Iris数据集进行模型训练。将模型转换导出为ONNX格式ONNX是一种用于表示深度学习模型的开放格式，它定义了一组和环境、平台均无关的标准格式。将机器学习模型转换并导出为ONNX格式通常涉及使用相应的工具和库来执行此操作。一般包括以下步骤：选择支持ONNX的框架、安装ONNX工具和使用框架提供的工具将模型导出为ONNX格式。以PyTorch为例，首先确保已经安装了PyTorch和ONNX工具，接下来进行以下步骤：1）导入所需要的库，2）加载已经训练好的PyTorch模型，3）准备输入数据，4）到处模型为ONNX。010203使用ONNXRuntime加载运行模型使用ONNXRuntime加载和运行ONNX模型，首先加载ONNX模型，创建ONNXRuntime的推理会话。ONNX格式转换工具03使用ONNXRuntime加载运行模型

MXNet是一款强大的深度学习框架，旨在支持广泛的机器学习模型开发和训练，尤其是深度神经网络。MXNet到ONNX输出模块（mx2onnx）的重大更新，支持动态输入形状，使用户能够更灵活地处理各种输入数据。并提供广泛的运算符和模型覆盖，从而增强深度学习模型的兼容性和性能。这些改进使MXNet成为开发者和研究人员的首选工具，用于构建、训练和部署复杂的神经网络，应用于计算机视觉、自然语言处理，以及各种其他领域的人工智能应用。接下来是在MXNet中应用mx2onnx输出程序，特别是在预训练模型上的应用，借助MXNet的强大功能，将深度学习模型转换为ONNX格式，以满足不同平台和框架的需求。前提条件：确保已经安装了MXNet和ONNX的Python库。从MXNet模型库下载模型：在使用MXNet将深度学习模型转换为ONNX之前，需下载预训练的模型和与之相关的标签文件。MXNet到ONNX导出器（mx2onnx）API：MXNet提供了mx2onnx输出模块，它允许将MXNet模型导出为ONNX格式。

APIexport_model可以通过以下方式接受MXNet模型，以便在不同场景中灵活应用。（1）使用MXNet导出JSON和Params文件（2）使用MXNetSymbol和Params对象（3）使用mx2onnx导出模型（4）动态输入形状（5）验证导出的ONNX模型（6）简化导出的ONNX模型TensorFlow转换成ONNXTensorFlow模型（包括Keras和TFLite模型）使用tf20nnx工具转换成ONNX格式模型。（1）安装tensorflow和tf2onnx，（2）使用tf2onnx提供的API转换Keras模型。（2）使用命令行转换TensorFlow模型。（3）使用命令行转换TFLite模型。（4）验证转换的模型。PyTorch转换成ONNX将PyTorch模型转换为ONNX格式，并使用ONNXRuntime来运行这些模型。（1）安装onnx和onnxruntime，onnx库用于创建和操作ONNX模型，而onnxruntime库提供了高性能的运行时引擎，用于在不同平台上运行ONNX模型。（2）使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型转换为ONNX格式。（3）运行ONNX模型。运行ONNX模型需要加载已经转换为ONNX格式的模型，使用onnx.checker.check_model函数来检查模型的有效性，使用ONNXRuntime来运行模型。（4）参数说明。这一步骤中，提供有关函数参数的更多解释。（5）比对ONNX和PyTorch模型的输出。使用Numpy库进行输出比对，能够确保ONNX模型和PyTorch模型的输出非常接近，即它们的误差很小。ONNXRuntime示例：逻辑回归算法04ONNXRuntime模型运行过程（1）使用选中的框架训练模型。（2）将模型转换或导出为ONNX格式。（3）使用ONNXRuntime加载并运行模型。

ONNXRuntime提供了一种在CPU或GPU上运行高性能机器学习模型的简单方法，而无需依赖训练框架。机器学习框架通常针对批处理训练进行优化而不是预测，预测在应用程序、站点和服务中更常见。整体流程如下：

在Ubuntu上验证学习，使用scikit-learn训练模型，将其转换成ONNX格式并运行。

注意：如果安装过程缺少其他文件，请自行搜索并进行安装。（1）在Ubuntu上，安装scikit-learn。（2）在Ubuntu上，安装ONNX以及相关依赖。（3）在Ubuntu上，安装ONNXRuntime。（4）验证安装。训练模型使用sklearn中提供的Iris数据集进行模型训练，代码如下。输出结果如下。将模型转换导出为ONNX格式使用ONNXMLTools将模型转换并导出为ONNX格式，代码如下。代码运行结束后将在程序目录创建logreg_iris.onnx文件。使用ONNXRuntime加载运行模型使用ONNXRuntime计算此机器学习模型的预测结果，代码如下。输出的预测结果如下。训练ONNXRuntime中实现逻辑回归算法实例模型

逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法，尽管其名称中包含“回归”一词，但逻辑回归实际上是一种分类算法。用于将输入数据分为两个或多个不同的类别。逻辑回归通常被用于二元分类问题，目标是将数据分为两个类别（通常是0和1），他也可以用于多类分类问题。以下是逻辑回归的主要特点和工作原理。线性模型：逻辑回归基于一个线性模型，通过线性组合输入特征的权重来预测输出。Sigmoid函数：Sigmoid函数是逻辑回归中的核心部分，它将线性组合的结果转换为概率值。决策边界：逻辑回归将数据映射到概率空间，然后根据一个阈值（通常是0.5）将数据分为两个类别。最大似然估计：逻辑回归的训练过程设计参数的估计，通常使用最大似然估计来确定最佳参数值。特征工程：逻辑回归的性能通常受到特征选择和工程的影响，选择重要特征并进行必要的数据处理是提高模型性能的关键。

逻辑回归通常在线性可分的问题上表现较好，但对于非线性问题，可能需要引入特征工程或使用更复杂的分类算法。下面是一个基于scikit-learn训练的逻辑回归模型示例，具体步骤如下。训练ONNXRuntime中实现逻辑回归算法实例模型（1）导入所需的相关库。训练ONNXRuntime中实现逻辑回归算法实例模型（2）创建并训练逻辑回归函数。训练ONNXRuntime中实现逻辑回归算法实例模型（3）输入测试数据，对模型进行测试。本章小结05本章小结本章介绍了ONNXRuntime在深度学习模型推理方面的应用。对ONNXRuntime进行了概述，详细介绍了ONNXRuntime的推理流程，帮助读者理解ONNXRuntime在模型推理过程中的工作原理。介绍了ONNX格式转化工具，以逻辑回归算法为例，演示了如何使用ONNXRuntime实现模型推理。本章习题06本章习题本ONNXRuntime为什么被称为模型的推荐框架？在ONNXRuntime中，训练模型的过程包括哪些步骤？如何将训练好的模型转换并导出为ONNX格式？使用ONNXRuntime加载和运行模型的步骤是什么？如何将训练好的模型转换并导出为ONNX格式？使用ONNXRuntime加载和运行模型的步骤是什么？MXNet、

Tensorflow和PyTorch分别如何将模型转换成ONNX格式？ONNX

Runtime示例中的逻辑回归算法是基于哪个机器学习库的？

ONNX

Runtime模型运行过程中是否需要进行模型训练？在ONNX

Runtime示例中，如何将训练好的逻辑回归模型导出为ONNX格式？使用ONNX

Runtime加载和运行逻辑回归模型的具体步骤是什么？本章的主要内容是什么，可以用几句话概括？ONNXRuntime被称为模型的推理框架，主要基于以下几点原因：(1)专注于推理任务ONNXRuntime是一个高性能的推理引擎，专门用于执行ONNX格式的模型。它通过优化模型的执行过程，提供高效的推理性能，而无需关心模型的训练过程。(2)支持多种硬件和操作系统ONNXRuntime支持多种硬件平台（如CPU、GPU、FPGA等）以及多种操作系统（如Windows、Linux、macOS等），能够灵活地在不同环境中运行。这种跨平台特性使其能够广泛应用于桌面、服务器、边缘设备等多种场景。(3)高性能优化ONNXRuntime提供了一系列优化技术，如算子融合、内核优化、量化、多线程支持等。这些优化措施能够显著提升模型的推理速度和资源利用效率，尤其在大规模数据处理和实时应用中表现出色。(4)跨框架兼容性ONNXRuntime能够无缝连接多种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow、Keras等），并运行这些框架生成的ONNX模型。这种跨框架的兼容性使得开发者可以轻松地将不同框架训练的模型转换为ONNX格式，并使用ONNXRuntime进行推理。(5)简化部署流程通过ONNXRuntime，开发者可以将模型从训练框架中解耦，直接使用统一的推理引擎进行部署。这不仅减少了对原始框架的依赖，还简化了环境配置和部署流程。(6)易于集成ONNXRuntime提供了简单易用的API，支持Python、C++、C#和Java等多种编程语言。开发者可以轻松地将其集成到现有的应用程序中，快速实现模型的推理功能。综上所述，ONNXRuntime通过其高效性、兼容性和易用性，成为了模型推理的理想选择，也因此被称为模型的推理框架。习题答案习题1在ONNXRuntime中，训练模型的过程通常不直接在ONNXRuntime内完成，而是通过以下步骤实现：(1)使用支持的框架训练模型首先，在支持导出为ONNX格式的框架（如PyTorch、TensorFlow、scikit-learn等）中训练模型。(2)将模型转换为ONNX格式使用相应框架提供的工具将训练好的模型导出为ONNX格式。(3)加载和运行模型使用ONNXRuntime加载转换后的ONNX模型，并进行推理。(4)（可选）性能优化根据需要，可以对ONNXRuntime的运行时配置或硬件加速器进行调整，以优化模型的推理性能。ONNXRuntime本身主要用于模型的推理，而不是训练。训练过程通常在其他框架中完成，然后将模型转换为ONNX格式以便在ONNXRuntime中高效运行。习题答案习题2(1)确保安装了PyTorch和ONNX相关的库。(2)根据保存的模型文件类型加载模型。(3)创建一个与模型输入维度一致的示例输入张量。(4)使用torch.onnx.export函数将模型导出为ONNX文件。习题答案习题3(1)安装ONNXRuntime：通过pipinstallonnxruntime安装ONNXRuntime库。(2)加载模型：使用ort.InferenceSession("model.onnx")加载ONNX模型文件。(3)准备输入数据：根据模型的输入要求，准备输入数据，并将其格式化为字典形式，键为输入张量名称，值为输入数据。(4)运行推理：调用session.run(None,{input_name:input_data})执行模型推理。(5)处理输出结果：根据需要处理模型的输出结果。这些步骤使得ONNXRuntime能够高效地加载和运行ONNX格式的模型，适用于多种推理场景。习题答案习题4(1)MXNet转换为ONNX安装工具：安装mxnet和onnx相关库。加载模型：加载MXNet模型，并将其转换为ONNX格式。导出模型：使用MXNet提供的mxnet.contrib.onnx.export_model方法。(2)TensorFlow转换为ONNX安装工具：安装tf2onnx转换工具。转换模型：使用tf2onnx.convert命令或PythonAPI将TensorFlow模型（如SavedModel或Keras模型）转换为ONNX格式。验证模型：加载并验证转换后的ONNX模型。(3)PyTorch转换为ONNX加载模型：加载训练好的PyTorch模型，并将其置于评估模式（model.eval()）。准备输入张量：创建一个与模型输入形状一致的示例输入张量。导出模型：使