【亲测免费】 ONNX Optimizer 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

ONNX Optimizer 项目的目录结构如下：

optimizer/
├── CMakeLists.txt
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── docs/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── onnxoptimizer/
│   ├── __init__.py
│   ├── optimize.py
│   ├── passes/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── common/
│   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   └── ...
│   │   └── ...
│   └── ...
├── setup.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    ├── test_optimizer.py
    └── ...

主要目录和文件介绍：

• CMakeLists.txt: 用于构建项目的 CMake 配置文件。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南，指导开发者如何为项目贡献代码。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• README.md: 项目的主 README 文件，包含项目的基本信息和使用说明。
• docs/: 项目文档目录，包含详细的文档和教程。
• onnxoptimizer/: 核心代码目录，包含优化器的实现和相关模块。
  • optimize.py: 优化器的主逻辑文件。
  • passes/: 优化 passes 的目录，包含各种优化策略的实现。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。
• tests/: 测试代码目录，包含各种测试用例。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 onnxoptimizer/optimize.py。这个文件包含了优化器的主要逻辑和入口函数。

optimize.py 主要功能：

• 导入必要的模块和依赖。
• 定义优化函数 optimize，该函数接受一个 ONNX 模型并返回优化后的模型。
• 调用各种优化 passes 对模型进行优化。

使用示例：

import onnx
from onnxoptimizer import optimize

model = onnx.load("model.onnx")
optimized_model = optimize(model)
onnx.save(optimized_model, "optimized_model.onnx")

3. 项目的配置文件介绍

ONNX Optimizer 项目没有显式的配置文件，其配置主要通过代码中的参数和选项来实现。例如，在 optimize.py 中，可以通过传递不同的参数来控制优化的行为。

优化参数示例：

from onnxoptimizer import optimize

# 指定要应用的优化 passes
passes = ["eliminate_identity", "fuse_consecutive_transposes"]

# 优化模型
optimized_model = optimize(model, passes)

通过这种方式，可以根据需要灵活地配置和调整优化过程。

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以上是 ONNX Optimizer 开源项目的教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。