TensorLayer项目教程：使用ONNX进行模型转换与推理

TensorLayer项目教程：使用ONNX进行模型转换与推理

TensorLayer Deep Learning and Reinforcement Learning Library for Scientists and Engineers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorLayer

前言

在深度学习领域，模型的可移植性和跨框架兼容性一直是开发者关注的重点。ONNX（Open Neural Network Exchange）作为一种开放的神经网络模型格式，为不同深度学习框架之间的互操作性提供了解决方案。本文将详细介绍如何在TensorLayer框架中训练模型，并将其转换为ONNX格式进行推理。

ONNX简介

ONNX是一个开放的神经网络模型规范，主要包含以下组件：

1. 可扩展计算图模型的定义
2. 标准数据类型的定义
3. 内置运算符的定义

ONNX支持多种主流深度学习框架，包括PyTorch、Caffe2、Microsoft Cognitive Toolkit和Apache MXNet等。通过ONNX，开发者可以轻松实现模型在不同框架间的转换和部署。

环境准备

在开始本教程前，请确保已安装以下软件包：

pip install onnx
pip install onnx-tf

注意：在非Anaconda环境中安装时，请先安装Protobuf编译器：

sudo apt-get install protobuf-compiler libprotoc-dev

教程结构

本教程将分为四个主要步骤：

1. 模型训练
2. 图冻结
3. 模型转换
4. 推理测试

1. 模型训练

首先，我们需要训练一个MNIST分类模型。TensorLayer提供了简洁的API来构建CNN模型：

# 构建网络结构
net = tl.layers.InputLayer(x, name='input')
net = tl.layers.Conv2d(net, 32, (5, 5), (1, 1), act=tf.nn.relu, padding='SAME', name='cnn1')
net = tl.layers.MaxPool2d(net, (2, 2), (2, 2), padding='SAME', name='pool1')
net = tl.layers.Conv2d(net, 64, (5, 5), (1, 1), act=tf.nn.relu, padding='SAME', name='cnn2')
net = tl.layers.MaxPool2d(net, (2, 2), (2, 2), padding='SAME', name='pool2')
net = tl.layers.FlattenLayer(net, name='flatten')
net = tl.layers.DropoutLayer(net, keep=0.5, name='drop1')
net = tl.layers.DenseLayer(net, 256, act=tf.nn.relu, name='relu1')
net = tl.layers.DropoutLayer(net, keep=0.5, name='drop2')
net = tl.layers.DenseLayer(net, 10, act=None, name='output')

训练完成后，我们需要保存图定义和检查点：

# 保存图定义
with open("graph.proto", "wb") as file:
    graph = tf.get_default_graph().as_graph_def(add_shapes=True)
    file.write(graph.SerializeToString())

# 保存检查点
tl.files.save_ckpt(sess, mode_name='model.ckpt', save_dir=checkpoint_output_path)

注意：add_shapes=True参数非常重要，它确保TensorFlow序列化中间张量的形状信息，这是onnx-tensorflow转换所必需的。

2. 图冻结

图冻结是将图定义和权重合并为一个文件的过程。使用TensorFlow的freeze_graph工具：

python3 -m tensorflow.python.tools.freeze_graph \
    --input_graph=graph.proto \
    --input_checkpoint=model.ckpt \
    --output_graph=frozen_graph.pb \
    --output_node_names=output/bias_add \
    --input_binary=True

关键参数说明：

• input_graph: 图定义文件路径
• input_checkpoint: 检查点文件路径
• output_graph: 输出冻结图的路径
• output_node_names: 输出节点名称

如果需要查找输出节点名称，可以使用：

print([n.name for n in tf.get_default_graph().as_graph_def().node])

3. 模型转换

将冻结的TensorFlow模型转换为ONNX格式：

with tf.gfile.GFile("frozen_graph.pb", "rb") as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    onnx_model = tensorflow_graph_to_onnx_model(graph_def, "output/bias_add", opset=6)
    
    with open("mnist.onnx", "wb") as file:
        file.write(onnx_model.SerializeToString())

转换成功后，你将获得一个ONNX模型文件，其中包含了完整的网络结构和权重信息。

4. 推理测试（当前版本可能存在问题）

虽然onnx-tf的后端实现仍在完善中，但我们可以尝试使用转换后的模型进行推理：

model = onnx.load('mnist.onnx')
tf_rep = prepare(model)
img = np.load("./assets/image.npz", allow_pickle=True)
output = tf_rep.run(img.reshape([1, 784]))
print("The digit is classified as", np.argmax(output))

预期输出将显示分类结果，例如："The digit is classified as 7"。

常见问题与技巧

1. 节点名称查找：在转换过程中，正确指定输出节点名称至关重要。可以使用print([n.name for n in tf.get_default_graph().as_graph_def().node])查看所有节点名称。

2. 形状信息：确保在保存图定义时添加add_shapes=True参数，否则转换可能失败。

3. OP版本：ONNX的算子集(opset)版本需要与框架支持相匹配，本教程使用opset=6。

4. 数据类型：注意输入数据的形状和类型必须与模型预期一致。

总结

通过本教程，我们学习了如何在TensorLayer中训练模型，并将其转换为ONNX格式。这种转换能力使得TensorLayer模型可以轻松部署到支持ONNX的各种推理引擎中，大大提高了模型的实用性和可移植性。虽然当前onnx-tf的后端实现仍有待完善，但ONNX作为模型交换的标准格式，其重要性不言而喻。

随着ONNX生态的不断发展，我们期待看到更多框架间的无缝互操作，这将进一步推动深度学习技术的应用和创新。

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