在深度学习中，有许多不同的框架支持训练和部署模型，这些框架的模型只能在其自身的运行时中使用。为了解决这个问题，在2017年，微软、Facebook和亚马逊等公司共同创建了一个新的开放式模型格式——ONNX（Open Neural Network Exchange）。ONNX提供了一个中间层来表示深度学习模型，使得在不同的深度学习框架之间共享模型变得更加容易。
一、ONNX文件结构
ONNX是一种文件格式，可以通过各种语言和工具进行解析和使用。ONNX文件本质上是一个序列化的protobuf（Protocol Buffers）文件。protobuf是一种类似于XML和JSON的轻量级数据序列化格式，但由于其更高的效率和更好的可扩展性，被广泛应用于Google的内部系统，现在已经成为一种开放的标准。
ONNX文件本质上是一个序列化的protobuf文件，它定义了一组模型结构和参数，包括属性、图表、输入和输出。该文件可以由各种深度学习框架输出或导入，因此可以跨越不同的框架进行模型转换和迁移。ONNX文件的基本结构如下：
ModelProto {
GraphProto graph = 1;
VersionProto ir_version = 2;
OperatorSetIdProto opset_import = 3;
......
}
其中，ModelProto是ONNX文件的根对象，graph是代表模型结构和参数的graph，ir_version代表ONNX格式的版本号，opset_import代表导入的操作集。
二、ONNX模型构建
使用ONNX构建模型通常需要以下步骤：
1.定义模型：使用所选框架建立深度学习模型，例如用PyTorch、TensorFlow、Caffe等建模
2.导出模型：将模型转换为ONNX格式并将其保存到硬盘上
3.导入模型：在另一个框架或环境中使用ONNX文件运行模型
三、导出ONNX模型
在使用ONNX之前，需要将模型从训练框架中导出。假设有一个用PyTorch训练的模型，导出ONNX文件的代码如下：
import torch
import torchvision
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
example = torch.rand(1, 3, 224, 224)
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
traced_script_module.save("resnet18.onnx")
该代码使用torchvision库中的ResNet-18模型示例，并使用torch.jit.trace函数将模型转换为Torch脚本（Torch Script）。Torch脚本是用于在PyTorch框架之外运行训练模型的一种序列化格式。该脚本然后可以导出为ONNX格式，如下所示：
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
traced_script_module.save("resnet18.onnx")
现在你就可以使用导出的ONNX模型在TensorFlow、MxNet以及其他支持ONNX格式的框架中使用了。
四、ONNX模型的可视化
在某些情况下，可视化ONNX模型结构和参数是非常有帮助的，因为它可以帮助你更好地了解模型的功能和设计。ONNX提供了一个工具，可以将ONNX模型可视化为图形，以便更好地理解模型的架构。以下是利用ONNX的可视化工具实现可视化ONNX模型的代码：
import onnx
import netron
model = onnx.load('model.onnx')
netron.start(model)
在这个例子中，我们使用了netron这个开源的ONNX可视化工具，其特点是跨平台，不需要安装和配置，直接在网页中打开即可。现在你就可以在浏览器中查看可视化的ONNX模型了。
五、使用ONNX模型进行预测
可以将ONNX模型部署在其他深度学习框架、云上或移动端设备上，并且可以使用它来进行推理。以下是在Python中使用ONNX模型进行推理的示例代码：
import onnxruntime as ort
import numpy as np
# 构建输入tensor
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
# 创建ONNX运行时session
ort_session = ort.InferenceSession("model.onnx")
# 使用ONNX模型进行推理
outputs = ort_session.run(None, {"input": input_data})
在这个例子中，我们首先构建了一个随机输入张量，然后使用ONNX运行时库打开ONNX模型并创建一个运行时会话。最后，我们使用该模型对输入进行推断并返回输出。
六、ONNX模型转换和优化
有时，可能需要将一个框架中训练的模型转换为另一个框架支持的格式。ONNX提供了一种开放的标准，可以使不同的框架之间共享模型变得更容易。另外，对于不同的部署环境或设备，可能需要对ONNX模型进行优化和压缩，以提高模型在不同环境下的性能。
以下是将TF模型转换为ONNX并使用ONNX模型进行推理的示例代码：
import onnx
import tensorflow as tf
# 定义一个TF模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 导出为ONNX格式
from tensorflow.python.keras.saving import saving_utils
onnx_model = onnx.convert_keras(model, saving_utils.trace_model_call(model))
# 执行推理
import onnxruntime
import numpy as np
sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model.SerializeToString())
input_name = sess.get_inputs()[0].name
label_name = sess.get_outputs()[0].name
input_data = np.random.rand(1, 28, 28).astype(np.float32)
result = sess.run([label_name], {input_name: input_data})
在这个例子中，我们首先定义了一个用于MNIST数据集的TF模型，并使用其内置的Keras模型保存和序列化函数将模型转换为ONNX格式。然后，我们使用ONNX运行时库打开该模型，并在输入张量上运行推理。
七、结论
ONNX是一个相对新的标准，然而，它已经得到了广泛的支持和使用，使得在不同的深度学习框架之间共享模型变得更加容易。本文包含了ONNX文件的结构、导出和导入ONNX模型、可视化ONNX模型，使用ONNX模型进行预测以及如何将模型从一个框架转换为另一个框架的示例代码。希望这篇文章不仅能够帮助你更好地了解ONNX，而且能帮助你更有效地使用它。
