ONNXモデル | オープンニューラルネットワークエクスチェンジ

ONNXモデル | オープンニューラルネットワークエクスチェンジ

はじめに

ONNX（Open Neural Network Exchange）は、深層学習モデルの表現を容易にする標準化されたフォーマットとして広く認識されるようになりました。PyTorch、TensorFlow、Cafe2などのさまざまなフレームワーク間でのシームレスなデータ交換とコラボレーションを促進する能力により、その使用は大きな注目を集めています。

ONNXの主な利点の1つは、フレームワーク間の一貫性を確保する能力にあります。さらに、Python、C++、C#、Javaなどの複数のプログラミング言語を使用してモデルをエクスポートおよびインポートする柔軟性を提供しています。この柔軟性により、開発者は好みのプログラミング言語に関係なく、広いコミュニティ内でモデルを簡単に共有し活用することができます。

学習目標

1. このセクションでは、ONNXについて詳しく説明し、モデルをONNX形式に変換する包括的なチュートリアルを提供します。内容は個別のサブヘッダーに整理されます。
2. さらに、ONNX形式へのモデル変換に使用できるさまざまなツールについても探求します。
3. その後、PyTorchモデルをONNX形式に変換する手順に重点を置きます。
4. 最後に、ONNXの機能に関する主な結果と洞察を強調した包括的なまとめを発表します。

この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。

• AWS上で動作する深層学習ベースの先進運転支援システムのための自動ラベリングモジュール
• AIの時代のコーディング：ChatGPTの役割と次世代プログラミング
• 新しい言語モデルを評価するための3つの重要な方法

詳細な概要

ONNX（Open Neural Network Exchange）は、深層学習モデルに特化した自由に利用できるフォーマットです。その主な目的は、TensorFlowやCaffe2などと共にPyTorchを使用した際に異なる深層学習フレームワーク間でモデルのシームレスな交換と共有を促進することです。

ONNXの注目すべき利点の1つは、最小限の準備とモデルの書き直しの必要性なく、さまざまなフレームワーク間でモデルを転送できる能力です。この機能により、異なるハードウェアプラットフォーム（GPUやTPUなど）上でのモデルの最適化と高速化が大幅に簡素化されます。さらに、研究者はモデルを標準化された形式で共有することができ、コラボレーションと再現性を促進します。

効率的にONNXモデルを操作するために、ONNXがいくつかの便利なツールを提供しています。たとえば、ONNX Runtimeはモデルの実行に使用される高性能エンジンとして機能します。さらに、ONNXコンバータはさまざまなフレームワーク間でのモデル変換をシームレスにサポートします。

ONNXは、MicrosoftやFacebookなどの主要なAIコミュニティの貢献によって共同開発されている活発に開発されているプロジェクトです。さらに、NvidiaやIntelなどのハードウェアパートナー、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどの主要なクラウドプロバイダもONNXをサポートしています。

ONNXとは何ですか？

ONNX（Open Neural Network Exchange）は、深層学習モデルの標準化された表現形式として機能します。その主な目的は、TensorFlow、PyTorch、Caffe2などを含むさまざまな深層学習フレームワーク間の互換性を促進することです。

ONNXのコアコンセプトは、計算グラフの普遍的な表現に関連しています。これらのグラフは、モデルのコンポーネントまたはノード、およびそれらの間の接続またはエッジを定義します。これらのグラフを定義するために、ONNXはProtoBuffと呼ばれる言語およびプラットフォームに依存しないデータ形式を使用します。さらに、ONNXには、グラフ内で実行される計算、および入力および出力テンソルを指定するための標準化されたタイプ、関数、属性が組み込まれています。

ONNXは、FacebookとMicrosoftによって共同開発されたオープンソースプロジェクトです。最新バージョンでは、追加の機能が導入され、新興の深層学習技術を含めたサポートの拡大が行われています。

変換方法

PyTorchモデルをONNX形式に変換するには、PyTorchモデルとそれを作成するために使用した関連するソースコードが必要です。このプロセスでは、PyTorchを使用してモデルをPythonにロードし、すべての入力変数に対してプレースホルダー入力値を定義し、ONNXエクスポーターを使用してONNXモデルを生成します。ONNXでのモデルの変換には、以下の重要な側面を考慮することが重要です。ONNXを使用した成功した変換を実現するために、以下の手順に従ってください：

1. PyTorchライブラリを使用して、PyTorchモデルをPythonにロードすることから始めます。

2. モデル内のすべての変数にデフォルトの入力値を割り当てます。このステップにより、変換がモデルの入力要件と一致することが保証されます。

3. ONNXエクスポーターを使用してPythonで実行できるONNXモデルを生成します。

変換プロセスでは、ONNXでの成功した変換のために以下の4つの側面を確認し、確実にすることが重要です。

モデルトレーニング

変換プロセスの前に、TensorFlow、PyTorch、またはCafe2などのフレームワークを使用してモデルをトレーニングする必要があります。モデルがトレーニングされた後、ONNX形式に変換することができ、異なるフレームワークや環境で使用することができます。

入力と出力の名前

ONNXモデルの入力と出力テンソルには、明確で説明的な名前を割り当てることが重要です。この命名規則により、モデルがさまざまなフレームワークや環境でスムーズに統合され、互換性が確保されます。

動的な軸の扱い

ONNXは動的な軸をサポートしており、バッチサイズやシーケンス長などのパラメータを表すテンソルを扱うことができます。変換プロセス中に動的な軸を注意深く扱うことは、変換後のONNXモデルがさまざまなフレームワークや環境で一貫性と使いやすさを保つために重要です。

変換の評価

モデルをONNX形式に変換した後、評価を行うことを推奨します。この評価には、共有の入力データセットを使用して元のモデルと変換後のモデルの出力を比較することが含まれます。出力を比較することで、開発者は変換プロセスの正確さと正確さを確認し、変換されたモデルが元のモデルと等価であることを検証することができます。

これらのガイドラインに従うことで、開発者はPyTorchモデルをONNX形式に正常に変換し、相互運用性を向上させ、さまざまなフレームワークや環境で使用することができます。

モデルをONNX形式に変換するためのツール

ONNXライブラリ： ONNXライブラリは、TensorFlow、PyTorch、Caffe2などのさまざまなフレームワークからモデルをONNX形式に変換する機能を提供しています。これらのライブラリはPython、C++、C#などの複数のプログラミング言語で利用できます。

• ONNXランタイム： ONNXランタイムは、ONNXモデルを実行するために特別に設計されたオープンソースの推論エンジンとして機能します。TensorRT形式にONNXモデルを変換するonnx2trtツールを含んでいます。TensorRT形式は、特にNVIDIA GPUを活用することで、パフォーマンスと高速化の面で大きな利点を提供します。

• Netron： Netronは、ONNX形式を含むニューラルネットワークモデルを視覚化および検査するために特別に作成されたオープンソースのWebブラウザです。さらに、NetronはONNXモデルをTensorFlowやCoreMLなどの他の形式に変換する機能も提供します。
• ONNX-Tensorflow： ONNX-Tensorflowライブラリは、ONNXモデルをTensorFlowに簡単にインポートするプロセスを効率化する変換ツールです。TensorFlowは、人気のある深層学習フレームワークとして広く認識されています。
• モデルオプティマイザ： モデルオプティマイザは、トレーニング済みのモデルを中間表現（IR）形式に変換するのを支援するコマンドラインユーティリティツールです。推論エンジンはこのIR形式のモデルをロードして実行できるため、効率的な展開が可能です。
• ONNXmizer： ONNXmizerは、さまざまなニューラルネットワーク表現をONNX形式に変換するのを容易にするMicrosoftが作成したツールです。現在のバージョンのONNXmizerは、PyTorchやTensorFlowなどの人気のあるフレームワークと互換性があります。

これらのツールは、モデルをONNX形式に変換するための貴重なリソースを提供し、幅広いフレームワークやプラットフォームでの利用を可能にします。

PyTorchモデルをONNX形式に変換する方法

PyTorch NNモジュールを使用して、10個の入力ポイントと10個の出力ポイントを持つシンプルなニューラルネットワークを作成し、次の手順に従ってモデルをONNX形式に変換します。その後、ONNXライブラリを使用してモデルをONNX形式に変換します。

ステップ1

変換プロセスを容易にするために、PyTorchやONNXなど、必要なライブラリをインポートして開始します。

import torch
import onnx

ステップ2

次に、モデルのアーキテクチャを定義しましょう。この例では、基本的なフィードフォワードネットワークを使用します。モデルのインスタンスを作成し、インスタンスの入力を指定します。これにより、変換プロセスを進めることができます。

# PyTorchモデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = torch.nn.Linear(10, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

# インスタンスの作成
model = MyModel()

ステップ3

モデルをONNX形式にエクスポートし、「mymodel.onnx」として保存するには、torch.onnx.export()関数を使用できます。以下に例を示します。

# 入力例の定義
example_input = torch.randn(1, 10)

# ONNX形式にエクスポート
torch.onnx.export(model, example_input, "mymodel.onnx")

ステップ4

モデルをエクスポートした後、onnx.checkerモジュールを使用してモデルの整合性を確認し、入力および出力テンソルの形状を検証できます。

import onnx
model = onnx.load("mymodel.onnx")
onnx.checker.check_model(model)

onnx.checker.check_model()関数は、モデルにエラーがある場合は例外を発生させます。それ以外の場合は、Noneを返します。

ステップ5

元のモデルと変換されたONNXモデルの出力の等価性を確保するために、それらの出力を比較できます。

# 元のモデルとONNX変換モデルの出力を比較して、等価性を確認します。
original_output = model(example_input)
onnx_model = onnx.load("mymodel.onnx")
onnx.checker.check_model(onnx_model)
rep = onnx.shape_inference.infer_shapes(onnx_model)
onnx.checker.check_shapes(rep)
ort_session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model.SerializeToString())
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: example_input.numpy()}
ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs)
np.testing.assert_allclose(original_output.detach().numpy(), ort_outs[0], rtol=1e-03, atol=1e-05)
print("元の出力:", original_output)
print("ONNXモデルの出力:", ort_outs[0])

結論

ONNXは、モデルの相互運用性を促進するために、異なるフレームワークでトレーニングされたモデルを別のフレームワークで利用するための標準化された形式を提供することで重要な役割を果たしています。これにより、異なるフレームワーク、ライブラリ、環境間の移行時に再トレーニングの必要性がなくなります。

重要なポイント

• 変換プロセス中に、モデルの入力および出力テンソルには一意かつ説明的な名前を割り当てることが重要です。これらの名前は、ONNX形式での入力と出力の識別に重要な役割を果たします。
• ONNXにモデルを変換する際に考慮する重要な側面の1つは、動的アクセスの扱いです。動的軸は、モデル内のバッチサイズやシーケンス長などの動的パラメータを表すために使用することができます。動的軸の適切な管理は、フレームワークや環境間の一貫性と利用性を確保するために重要です。
• ONNX形式へのモデルの変換を容易にするために、いくつかのオープンソースのツールが利用できます。これらのツールには、ONNXライブラリ、ONNXランタイム、Natron、ONNX-TensorFlow、ModelOptimizerなどがあります。各ツールには独自の強みがあり、異なるソースとターゲットのフレームワークをサポートしています。
• ONNXの機能を活用し、これらのツールを使用することで、開発者はディープラーニングモデルの柔軟性と相互運用性を高めることができます。これにより、異なるフレームワークや環境間でのシームレスな統合と展開が可能になります。

よくある質問

この記事に表示されているメディアはAnalytics Vidhyaの所有ではなく、著者の裁量で使用されています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!