【CUDA编程部署教程】第三章 3.2 ONNX图修改：GraphSurgeon

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布

VectorShift

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分类专栏：人工智能技术白皮书文章标签：人工智能机器学习深度学习

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引言

在前面的章节中，我们学会了如何使用ONNX Python API、Netron和ONNX Runtime来检查和验证一个ONNX模型。这些工具对于“诊断”模型至关重要。然而，在许多高级部署场景中，我们需要的不仅仅是诊断，而是“治疗”——即直接修改模型的计算图（Graph）。

ONNX GraphSurgeon (GS) 是TensorRT团队开发的一个Python库，它提供了简洁而强大的API，让我们能够像编辑普通数据结构一样，对ONNX图进行增、删、改、查等操作。掌握GraphSurgeon是高级TensorRT开发者的核心技能之一，它主要应用于以下三大场景：

图结构探索: 以编程方式遍历和理解复杂的网络拓扑。
前后处理融合: 将数据预处理（如归一化）和后处理（如NMS）的节点直接嵌入到ONNX图中，简化部署流程。
自定义算子替换: 为TensorRT插件（Plugin）做准备，将图中不被支持的算子或希望手动优化的子图替换为自定义节点。

本章将通过一系列循序渐进的、可执行的代码示例，带您从基础的图遍历，到复杂的节点替换，全面掌握GraphSurgeon的使用。