ONNX Optimizer 项目常见问题解决方案

项目基础介绍

ONNX Optimizer 是一个开源项目，它为 ONNX（Open Neural Network Exchange）模型提供了一个 C++ 库，用于执行任意的模型优化操作，同时还包括了一系列预包装的优化通道。ONNX Optimizer 的主要目的是在多个 ONNX 后端实现之间共享优化工作。该项目允许开发者在不需要后端特定信息的情况下，实现许多优化操作，并且提供了易于重用的优化通道。

主要编程语言： C++ 和 Python

新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装 ONNX Optimizer？

问题描述： 新手用户在尝试安装 ONNX Optimizer 时可能遇到困难。

解决步骤：

1. 确保系统中已安装 Python 和 pip。
2. 使用 pip 命令安装 ONNX Optimizer：

   pip3 install onnxoptimizer
   

3. 如果在安装时遇到问题，可能需要升级 pip：

   pip3 install -U pip
   

问题二：如何从源代码构建 ONNX Optimizer？

问题描述： 用户想要从源代码构建 ONNX Optimizer，但不知道具体步骤。

解决步骤：

1. 克隆项目仓库：

   git clone --recursive https://github.com/onnx/optimizer.git onnxoptimizer
   

2. 进入项目目录：

   cd onnxoptimizer
   

3. 安装项目（确保已经安装了 protobuf）：

   pip3 install -e .
   

问题三：如何使用命令行接口进行模型优化？

问题描述： 用户想要通过命令行对 ONNX 模型进行优化，但不确定如何操作。

解决步骤：

1. 使用以下命令格式调用命令行接口：

   python -m onnxoptimizer input_model.onnx output_model.onnx
   

2. 如果需要查看所有可用的优化通道，可以使用 --print_all_passes 参数：

   python -m onnxoptimizer --print_all_passes
   

3. 如果需要指定特定的优化通道，可以使用 --passes 参数：

   python -m onnxoptimizer input_model.onnx output_model.onnx --passes pass_name
   

4. 对于融合和消除类优化通道，可以使用 --print_fuse_elimination_passes 参数查看：

   python -m onnxoptimizer --print_fuse_elimination_passes
   

5. 如果需要启用固定点优化，可以使用 --fixed_point 参数：

   python -m onnxoptimizer input_model.onnx output_model.onnx --fixed_point