ONNXLive 教程：从PyTorch到CoreML的神经风格迁移模型转换实践

ONNXLive 教程：从PyTorch到CoreML的神经风格迁移模型转换实践

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什么是ONNX？

ONNX（开放神经网络交换）是一种用于表示深度学习模型的开放格式。作为AI开发者，你可以利用ONNX在不同框架之间轻松迁移模型，选择最适合你需求的工具组合。ONNX由合作伙伴社区共同开发和维护，它打破了框架之间的壁垒，实现了模型在不同平台间的无缝转换。

教程概览

本教程将带你完成一个完整的神经风格迁移模型转换流程，主要分为四个关键步骤：

1. 获取PyTorch风格迁移模型
2. 将PyTorch模型转换为ONNX格式
3. 将ONNX模型转换为CoreML格式
4. 在iOS应用中运行CoreML模型

环境准备

为了确保环境隔离，我们推荐使用Python虚拟环境。本教程基于Python 3.6开发，但其他版本应该也能正常工作。

创建并激活虚拟环境：

python3.6 -m venv venv
source ./venv/bin/activate

安装必要的依赖包：

pip install torchvision onnx-coreml

注意：如果你想在iPhone上运行最终的iOS应用，需要安装XCode。虽然模型转换可以在Linux上完成，但iOS应用的开发必须使用Mac系统。

获取PyTorch风格迁移模型

本教程使用PyTorch官方提供的快速神经风格迁移模型。这些模型原本设计用于静态图像处理，通过降低分辨率可以使其适用于视频流处理。

获取模型的方法有两种：

1. 直接下载预训练模型
2. 自行训练模型（需要更多时间和计算资源）

我们推荐初学者先使用预训练模型：

git clone pytorch示例仓库
cd examples/fast_neural_style
./download_saved_models.py

执行后会在saved_models目录下生成四个模型文件：candy.pth、mosaic.pth、rain_princess.pth和udnie.pth。

PyTorch模型转ONNX格式

转换过程实际上是"追踪"神经网络的计算图。PyTorch提供了torch.onnx._exportAPI来完成这一转换。我们需要准备一个空白图像作为输入，其尺寸将决定最终模型的输入分辨率。

创建空白图像（250x540分辨率）：

convert -size 250x540 xc:white png24:dummy.jpg

执行转换命令：

python ./neural_style/neural_style.py eval --content-image dummy.jpg --output-image dummy-out.jpg --model ./saved_models/candy.pth --cuda 0 --export_onnx ./saved_models/candy.onnx

（其他三个模型转换命令类似）

转换完成后，你将得到四个ONNX格式的模型文件。

ONNX模型转CoreML格式

CoreML是苹果的机器学习框架，专为iOS设备优化。我们使用onnx-coreml转换器来完成这一步骤。

由于需要指定输入输出为图像类型，我们需要编写一个简单的Python脚本onnx_to_coreml.py：

import sys
from onnx import onnx_pb
from onnx_coreml import convert

model_in = sys.argv[1]
model_out = sys.argv[2]

model_file = open(model_in, 'rb')
model_proto = onnx_pb.ModelProto()
model_proto.ParseFromString(model_file.read())
coreml_model = convert(model_proto, image_input_names=['0'], image_output_names=['186'])
coreml_model.save(model_out)

执行转换：

python onnx_to_coreml.py ./saved_models/candy.onnx ./saved_models/candy.mlmodel

（其他三个模型转换命令类似）

转换完成后，你将得到四个CoreML模型文件（.mlmodel）。

在iOS应用中运行CoreML模型

ONNXLive示例应用已经包含了运行CoreML模型的基本框架。你只需要：

1. 打开XCode项目
2. 用新生成的.mlmodel文件替换项目中的示例模型
3. 连接iPhone设备并运行应用

在应用中，轻触屏幕可以切换不同的风格迁移效果。

技术要点解析

1. 分辨率选择：250x540的平衡选择考虑了处理速度和视觉效果。分辨率越高，处理速度越慢，但风格迁移效果更精细。

2. 模型转换原理：ONNX作为中间表示，实现了PyTorch到CoreML的桥梁作用。转换过程中保留了原始模型的计算图结构和参数。

3. 性能优化：CoreML会针对iOS设备进行特定优化，包括利用苹果的神经引擎加速计算。

常见问题与解决方案

1. 转换失败：检查输入输出名称是否正确，可以使用Netron等工具可视化ONNX模型确认。

2. 应用运行卡顿：尝试降低输入分辨率或简化模型结构。

3. 内存不足：在较旧设备上可能出现，建议使用更小的模型或更低的分辨率。

扩展应用

掌握了基本流程后，你可以尝试：

1. 训练自定义风格的迁移模型
2. 调整模型结构以获得更好的性能
3. 开发更复杂的iOS应用功能，如实时视频录制与处理

总结

本教程展示了如何利用ONNX实现跨框架的模型转换，将PyTorch训练的神经风格迁移模型部署到iOS设备上。这种工作流程不仅适用于风格迁移模型，也可以应用于其他类型的深度学习模型。

通过ONNX的桥梁作用，开发者可以充分利用各框架的优势：PyTorch的灵活训练与CoreML的高效部署。这种端到端的解决方案为移动端AI应用开发提供了强大支持。

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