【亲测免费】 ONNXMLTools 使用教程

1. 项目介绍

ONNXMLTools 是一个开源工具包，旨在将不同机器学习工具包中的模型转换为 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX 是一种开放的深度学习模型格式，支持跨平台和跨框架的模型部署。ONNXMLTools 支持多种机器学习框架，包括 TensorFlow、scikit-learn、Apple Core ML、Spark ML、LightGBM、libsvm、XGBoost、H2O 和 CatBoost。

2. 项目快速启动

安装

你可以通过以下命令从 PyPi 安装 ONNXMLTools：

pip install onnxmltools

或者从源代码安装：

pip install git+https://github.com/microsoft/onnxconverter-common
pip install git+https://github.com/onnx/onnxmltools

如果你选择从源代码安装 ONNXMLTools，你需要在安装 onnx 包之前设置环境变量 ONNX_ML=1。

示例：Keras 模型转换为 ONNX

以下是一个将 Keras 模型转换为 ONNX 模型的示例代码：

import onnxmltools
from keras.layers import Input, Dense, Add
from keras.models import Model

# 定义模型结构
N, C, D = 2, 3, 3

# 定义子模型
sub_input1 = Input(shape=(C,))
sub_mapped1 = Dense(D)(sub_input1)
sub_model1 = Model(inputs=sub_input1, outputs=sub_mapped1)

sub_input2 = Input(shape=(C,))
sub_mapped2 = Dense(D)(sub_input2)
sub_model2 = Model(inputs=sub_input2, outputs=sub_mapped2)

# 定义主模型
input1 = Input(shape=(D,))
input2 = Input(shape=(D,))
mapped1_2 = sub_model1(input1)
mapped2_2 = sub_model2(input2)
sub_sum = Add()([mapped1_2, mapped2_2])
keras_model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=sub_sum)

# 转换模型
onnx_model = onnxmltools.convert_keras(keras_model, target_opset=7)

# 保存 ONNX 模型
onnxmltools.utils.save_model(onnx_model, 'keras_model.onnx')

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

1. 跨平台模型部署：通过将模型转换为 ONNX 格式，可以在不同的硬件和操作系统上部署模型，如在 NVIDIA GPU、Intel CPU 和 ARM 设备上运行。

2. 模型优化：ONNX 支持多种优化工具，如 ONNX Runtime，可以对模型进行加速和优化，提高推理速度。

最佳实践

1. 选择合适的 target_opset：在转换模型时，选择合适的 target_opset 参数，以确保模型在目标平台上兼容。

2. 模型验证：在转换模型后，使用 ONNX Runtime 或其他 ONNX 兼容的推理引擎验证模型的输出是否与原始模型一致。

4. 典型生态项目

1. ONNX Runtime：一个高性能的推理引擎，支持 ONNX 格式的模型，可以在多种硬件上运行。

2. ONNX.js：一个 JavaScript 库，支持在浏览器中运行 ONNX 模型。

3. ONNX Model Zoo：一个包含多种预训练 ONNX 模型的仓库，可以用于快速开始项目。

通过 ONNXMLTools，你可以轻松地将不同框架的模型转换为 ONNX 格式，并在各种平台上进行部署和优化。