深入浅出之ONNX Opset version

深入浅出之ONNX Opset version

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/144192582

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的模型格式，旨在促进不同深度学习框架之间的互操作性。而OpSet（运算符集）作为ONNX中定义的一组运算符的集合，其版本的更新对模型的兼容性、功能支持、运算效率以及优化潜力等方面都有着重要影响。本文将深入解析ONNX Opset版本的核心概念、版本命名规则、运算符兼容性、模型与运行时兼容性、版本升级与迁移方法，以及Opset版本对模型性能的影响，并附上ONNX版本与Opset版本的对应关系图。

一、深入理解ONNX Opset version

理解ONNX（Open Neural Network Exchange）Opset（运算符集）版本，需要掌握以下几个关键点：

1. 定义与目的：

• ONNX是一个开放的模型格式，旨在促进不同深度学习框架之间的互操作性。
• OpSet（运算符集）是ONNX中定义的一组运算符（operations）的集合，每个版本都包含特定的一组运算符。
• OpSet版本的更新旨在引入新的运算符、改进现有运算符的性能或修正错误。

2. 版本命名：

• ONNX OpSet版本通常使用整数进行命名，例如OpSet 1、OpSet 7、OpSet 12等。
• 每个版本都是递增的，表示相对于前一个版本的变化和更新。

3. 运算符兼容性：

• 不同版本的OpSet可能支持不同的运算符。较新的版本通常会包含更多、更先进的运算符。
• 如果一个模型使用了某个特定版本的OpSet中的运算符，那么该模型只能在支持该OpSet版本的运行时环境中正确加载和执行。

4. 模型与运行时兼容性：

• 在将模型导出为ONNX格式时，需要指定一个OpSet版本。这个版本决定了模型中可以使用哪些运算符。
• 运行时环境（如ONNX Runtime、TensorRT、PyTorch等）也需要支持该OpSet版本，才能正确解析和执行模型。

5. 版本升级与迁移：

• 随着ONNX的发展，新的OpSet版本会不断推出。如果希望使用新版本的特性或运算符，可能需要将模型迁移到新的OpSet版本。
• 迁移过程可能涉及更新模型定义、修改代码以使用新版本的运算符或特性，以及验证迁移后的模型性能和精度。

6. 查看OpSet版本：

• 在ONNX模型中，可以通过查看模型的
  ir_version
  和
  opset_import
  字段来了解模型所使用的OpSet版本。
• ir_version
  表示模型的ONNX IR（中间表示）版本，而
  opset_import
  则列出了模型所依赖的OpSet版本及其对应的运算符。

7. 文档与资源：

• ONNX官方文档提供了关于OpSet版本的详细信息，包括每个版本新增的运算符、修改和弃用的运算符等。
• 可以通过查阅官方文档或社区论坛来获取更多关于OpSet版本的信息和讨论。

综上所述，理解ONNX OpSet版本需要关注其定义、命名、运算符兼容性、模型与运行时兼容性、版本升级与迁移、查看版本的方法以及相关的文档和资源。这些知识点将帮助你在使用ONNX时做出明智的决策，并确保模型的正确性和性能。

二、Opset版本对模型性能有什么影响

OPSet（运算符集）版本对模型性能可能会产生多方面的影响，这些影响主要体现在模型的兼容性、功能支持、运算效率以及优化潜力等方面。

1. 兼容性：

• 不同版本的OPSet可能支持不同的运算符和特性。如果模型使用了某个特定版本的OPSet中的运算符，而运行时环境（如ONNX Runtime）不支持该版本，那么模型可能无法正确加载或执行。
• 因此，在选择OPSet版本时，需要确保模型与运行时环境之间的兼容性。

2. 功能支持：

• 随着OPSet版本的更新，新的运算符和特性可能会被引入。这些新特性可能包括更高效的计算方式、更好的数值稳定性、对特定硬件的加速支持等。
• 使用较新版本的OPSet，模型可能能够利用这些新特性，从而获得更好的性能或精度。

3. 运算效率：

• 不同版本的OPSet可能对某些运算符的实现进行了优化。这些优化可能包括算法改进、内存布局优化、并行计算支持等。
• 因此，使用优化后的OPSet版本，模型在执行这些运算符时可能会更快、更高效。

4. 优化潜力：

• 某些版本的OPSet可能提供了更多的优化选项或工具。例如，较新的OPSet版本可能支持更高级的量化技术（如动态量化、静态量化等），这些技术可以进一步减小模型大小并提高推理速度。
• 此外，较新的OPSet版本还可能支持更复杂的模型图优化技术，如常量折叠、算子融合等，这些技术可以进一步减少模型的计算量和内存占用。

5. 量化支持：

• 值得注意的是，从OPSet 10开始，ONNX正式支持量化操作。量化是一种模型压缩技术，它通过将模型中的权重和激活值从浮点数转换为定点数（如INT8或UINT8），从而减小模型大小并提高推理速度。
• 因此，如果模型需要进行量化处理，那么选择支持量化的OPSet版本（如OPSet 10及以上）将是必要的。

综上所述，OPSet版本对模型性能的影响是多方面的。在选择OPSet版本时，需要综合考虑模型的兼容性、功能需求、运算效率以及优化潜力等因素。同时，随着ONNX和相关技术的不断发展，未来可能会有更多新的运算符和特性被引入到新的OPSet版本中，从而进一步提升模型的性能和精度。

三、onnx版本与opset版本对应关系