ONNX动态轴设置指南：处理可变输入大小的最佳实践
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/onn/onnx 在机器学习模型部署过程中，你是否经常遇到输入大小不固定的问题？比如图像识别中需要处理不同分辨率的图片，或者自然语言处理中句子长度不一的情况。这些问题往往导致模型部署困难，兼容性差。本文将详细介绍如何使用ONNX（Open Neural Network Exchange，开放神经网络交换格式）的动态轴功能来解决这些挑战，让你的模型能够灵活处理各种输入尺寸，同时保持高效推理性能。
读完本文后，你将能够：
- 理解ONNX动态轴的核心概念和应用场景
- 掌握在ONNX模型中设置动态轴的具体方法
- 学会使用Python API进行动态轴相关操作
- 了解动态轴设置的最佳实践和常见陷阱
什么是ONNX动态轴
ONNX作为机器学习模型的开放标准，支持定义动态轴（Dynamic Axes）来处理输入尺寸变化的问题。动态轴允许在模型定义时指定哪些维度可以在推理时改变大小，而不需要重新编译或修改模型结构。
静态轴 vs 动态轴
在ONNX中，张量（Tensor）的形状由多个维度（Dimension）组成，每个维度可以是静态或动态的：
- 静态轴：维度大小在模型定义时固定，推理时不能改变
- 动态轴：维度大小在推理时可以变化，用符号表示（如
N、C、H、W等）
例如，一个图像分类模型的输入形状通常表示为[N, C, H, W]，其中：
N（批次大小）通常设为动态轴C（通道数）通常是静态轴（如RGB图像为3）H和W（高度和宽度）可以根据需求设为静态或动态
动态轴的优势
使用动态轴的主要优势包括：
- 提高模型灵活性：同一模型可处理不同尺寸的输入数据
- 减少模型冗余：无需为不同输入尺寸创建多个模型版本
- 优化存储和传输：动态轴模型通常更小，便于部署
- 增强兼容性：更好地支持不同框架和推理引擎
ONNX动态轴的实现原理
ONNX通过TensorShapeProto结构来表示张量形状，其中每个维度可以是：
- 具有固定值的静态维度（
dim_value字段） - 具有符号名称的动态维度（
dim_param字段） - 完全未知的匿名维度（两个字段都未设置）
ONNX IR中的动态轴表示
根据ONNX IR（中间表示）规范，动态轴在protobuf定义中通过dim_param字段表示。例如：
message TensorShapeProto {
repeated DimensionProto dim = 1;
}
message DimensionProto {
oneof value {
int64 dim_value = 1; // 静态维度值
string dim_param = 2; // 动态维度符号名称
}
}
在实际应用中，我们可以使用make_tensor_value_info函数来定义包含动态轴的张量类型，如onnx/helper.py中所示：
def make_tensor_value_info(name, elem_type, shape):
"""创建带有指定形状的张量值信息"""
value_info_proto = ValueInfoProto()
value_info_proto.name = name
tensor_type = value_info_proto.type.tensor_type
tensor_type.elem_type = elem_type
tensor_shape = tensor_type.shape
for dim in shape:
dim_proto = tensor_shape.dim.add()
if isinstance(dim, int):
dim_proto.dim_value = dim
elif isinstance(dim, str):
dim_proto.dim_param = dim
else: # None表示完全未知维度
pass
return value_info_proto
动态形状推断机制
ONNX提供了内置的形状推断功能，可以根据输入形状自动计算输出形状。这个过程由onnx/shape_inference.py实现，它能够处理动态轴并传播形状信息。
ONNX 1.10及以上版本引入了符号形状推断功能，支持更复杂的动态形状计算。详细规范可参考符号形状推断文档。
设置动态轴的步骤
设置ONNX动态轴通常包括以下步骤：
1. 定义动态轴
使用helper.make_tensor_value_info函数定义输入和输出张量，并指定哪些轴是动态的：
import onnx
from onnx import helper
from onnx import TensorProto
# 定义输入张量，其中第0维和第2维是动态的
input_tensor = helper.make_tensor_value_info(
'input', TensorProto.FLOAT, ['batch_size', 3, 'height', 'width']
)
# 定义输出张量，其中第0维是动态的
output_tensor = helper.make_tensor_value_info(
'output', TensorProto.FLOAT, ['batch_size', 1000]
)
2. 创建具有动态轴的模型
使用helper.make_graph和helper.make_model函数创建包含动态轴的ONNX模型：
# 创建节点（这里以一个简单的恒等操作为例）
nodes = [helper.make_node('Identity', ['input'], ['output'])]
# 创建图
graph = helper.make_graph(
nodes,
'dynamic_axes_demo',
[input_tensor],
[output_tensor]
)
# 创建模型
model = helper.make_model(graph)
# 检查模型有效性
onnx.checker.check_model(model)
# 保存模型
onnx.save(model, 'dynamic_model.onnx')
3. 使用现有模型修改动态轴
如果已有ONNX模型，可使用onnx.shape_inference.infer_shapes函数为其添加动态轴信息：
import onnx
from onnx import shape_inference
# 加载现有模型
model = onnx.load('static_model.onnx')
# 推断形状并添加动态轴信息
inferred_model = shape_inference.infer_shapes(model)
# 保存修改后的模型
onnx.save(inferred_model, 'dynamic_model.onnx')
实际案例：图像分类模型的动态轴设置
让我们通过一个具体案例来演示如何为图像分类模型设置动态轴。我们将创建一个支持任意批次大小和图像尺寸的ResNet模型。
完整代码示例
import onnx
from onnx import helper
from onnx import TensorProto
def create_dynamic_resnet_model():
# 定义输入张量，批次大小和图像尺寸设为动态
input = helper.make_tensor_value_info(
'input', TensorProto.FLOAT, ['N', 3, 'H', 'W']
)
# 定义输出张量，批次大小设为动态
output = helper.make_tensor_value_info(
'output', TensorProto.FLOAT, ['N', 1000]
)
# 创建一个简化的ResNet结构（实际应用中需要完整定义）
# 这里使用恒等操作作为占位符
nodes = [helper.make_node('Identity', ['input'], ['output'])]
# 创建图
graph = helper.make_graph(
nodes,
'dynamic_resnet',
[input],
[output]
)
# 创建模型
model = helper.make_model(graph)
# 检查模型
onnx.checker.check_model(model)
return model
# 创建并保存模型
dynamic_model = create_dynamic_resnet_model()
onnx.save(dynamic_model, 'dynamic_resnet.onnx')
使用Netron可视化动态轴
保存模型后，可以使用Netron工具查看动态轴设置。动态轴将显示为带有符号名称的维度，如N、H和W。
THE 0TH POSITION OF THE ORIGINAL IMAGE
动态轴设置最佳实践
1. 合理选择动态轴
并非所有维度都适合设为动态。通常建议将以下维度设为动态：
- 批次维度（通常是第0维）
- 序列长度维度（如NLP中的句子长度）
- 空间维度（如图像的高度和宽度）
而通道维度等通常保持静态，因为模型架构通常对此有固定要求。
2. 保持维度符号一致性
在整个模型中使用一致的符号命名约定，如：
N表示批次大小C表示通道数（通常静态）H和W表示高度和宽度T表示时间或序列长度
这有助于提高模型可读性和维护性。
3. 注意动态轴与算子兼容性
并非所有ONNX算子都同等支持动态轴。某些算子可能对输入形状有特定要求，需要特别注意。可以参考ONNX算子文档了解每个算子对动态形状的支持情况。
4. 使用形状推断验证动态轴
创建模型后，始终使用形状推断功能验证动态轴设置是否正确：
inferred_model = shape_inference.infer_shapes(model)
这将帮助捕获动态轴设置中的潜在问题。
5. 动态轴与性能权衡
虽然动态轴提高了灵活性，但可能会影响某些优化和硬件加速。在性能关键场景中，需要权衡灵活性和性能需求。可以考虑为特定部署场景创建优化的静态轴版本。
常见问题与解决方案
Q: 如何确定哪些轴应该设为动态？
A: 一般原则是将可能在推理时变化的维度设为动态。可以通过分析实际应用场景中输入数据的变化模式来决定。
Q: 动态轴设置会影响模型推理速度吗？
A: 这取决于推理引擎和硬件。某些优化可能对静态形状更有效，但现代推理引擎（如ONNX Runtime）对动态形状的支持越来越好，性能影响通常很小。
Q: 如何处理动态轴模型的输入验证？
A: 建议在应用代码中添加输入验证逻辑，确保动态维度在可接受范围内，避免过大输入导致内存问题。
Q: 可以为预训练模型添加动态轴吗？
A: 可以使用ONNX Runtime的Python API修改现有模型的动态轴设置，无需重新训练模型。
总结
动态轴是ONNX提供的强大功能，能够显著提高模型的灵活性和适用性。通过本文介绍的方法，你可以轻松地为ONNX模型设置动态轴，使其能够处理各种输入尺寸，同时保持良好的性能。
关键要点：
- 动态轴允许模型处理可变大小的输入
- 使用
dim_param字段定义动态轴符号 - 遵循一致的命名约定提高模型可读性
- 利用形状推断验证动态轴设置
- 权衡灵活性和性能需求
ONNX动态轴功能为跨框架部署和边缘设备推理提供了极大便利，是现代机器学习部署流程中的重要工具。随着ONNX生态系统的不断发展，动态轴的支持将越来越完善，为更广泛的应用场景提供支持。
希望本文对你理解和应用ONNX动态轴有所帮助。如有任何问题或建议，欢迎在社区讨论区分享你的经验。
相关资源
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
