CANN仓库模型部署：model-zoo的模型转换技术

参考链接

ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

引言

在AI模型的部署过程中，模型转换是必不可少的步骤。不同框架、不同硬件平台需要不同的模型格式。模型转换技术可以将模型从一个框架转换为另一个框架，或者转换为优化的部署格式。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）生态中的model-zoo项目，作为模型库，提供了完善的模型转换技术。

本文将深入解析model-zoo的模型转换技术，包括转换方法、格式支持和优化策略，旨在帮助开发者掌握模型转换的开发技巧。

一、模型转换概述

1.1 转换需求

模型转换的主要需求：

框架转换：在不同框架之间转换模型
格式转换：转换为不同的模型格式
优化转换：在转换过程中优化模型
部署转换：转换为部署优化的格式

1.2 转换类型

常见的模型转换类型：

PyTorch到ONNX：PyTorch模型转换为ONNX格式
TensorFlow到ONNX：TensorFlow模型转换为ONNX格式
ONNX到CANN：ONNX模型转换为CANN格式
框架到框架：在不同框架之间转换

二、转换方法

2.1 PyTorch到ONNX

python 复制代码

import torch
import torch.onnx

def convert_pytorch_to_onnx(model, input_shape, output_path):
    """将PyTorch模型转换为ONNX格式"""
    
    # 创建示例输入
    dummy_input = torch.randn(*input_shape)
    
    # 导出模型
    torch.onnx.export(
        model,
        dummy_input,
        output_path,
        export_params=True,
        opset_version=11,
        do_constant_folding=True,
        input_names=['input'],
        output_names=['output'],
        dynamic_axes={
            'input': {0: 'batch_size'},
            'output': {0: 'batch_size'}
        }
    )
    
    print(f"Model converted to ONNX format: {output_path}")

2.2 TensorFlow到ONNX

python 复制代码

import tensorflow as tf
import tf2onnx

def convert_tensorflow_to_onnx(model, input_shape, output_path):
    """将TensorFlow模型转换为ONNX格式"""
    
    # 创建示例输入
    dummy_input = tf.random.normal(input_shape)
    
    # 导出模型
    onnx_model, _ = tf2onnx.convert.from_keras(
        model,
        input_signature=[tf.TensorSpec(input_shape, tf.float32, name='input')],
        opset=11,
        output_path=output_path
    )
    
    print(f"Model converted to ONNX format: {output_path}")

2.3 ONNX到CANN

python 复制代码

import onnx
import cann_converter

def convert_onnx_to_cann(onnx_path, cann_path):
    """将ONNX模型转换为CANN格式"""
    
    # 加载ONNX模型
    onnx_model = onnx.load(onnx_path)
    
    # 转换为CANN格式
    cann_model = cann_converter.convert(onnx_model)
    
    # 保存CANN模型
    cann_converter.save(cann_model, cann_path)
    
    print(f"Model converted to CANN format: {cann_path}")

三、格式支持

3.1 ONNX格式

python 复制代码

import onnx

class ONNXConverter:
    def __init__(self):
        pass
    
    def load_model(self, model_path):
        """加载ONNX模型"""
        model = onnx.load(model_path)
        
        # 验证模型
        onnx.checker.check_model(model)
        
        return model
    
    def save_model(self, model, model_path):
        """保存ONNX模型"""
        onnx.save(model, model_path)
    
    def optimize_model(self, model):
        """优化ONNX模型"""
        # 常量折叠
        model = onnx.optimizer.optimize(
            model,
            passes=['eliminate_unused_initializer', 'fuse_add_bias_into_conv']
        )
        
        return model

3.2 CANN格式

python 复制代码

import cann_converter

class CANNConverter:
    def __init__(self):
        pass
    
    def load_model(self, model_path):
        """加载CANN模型"""
        model = cann_converter.load(model_path)
        return model
    
    def save_model(self, model, model_path):
        """保存CANN模型"""
        cann_converter.save(model, model_path)
    
    def optimize_model(self, model):
        """优化CANN模型"""
        # 算子融合
        model = cann_converter.fuse_operators(model)
        
        # 常量折叠
        model = cann_converter.fold_constants(model)
        
        return model

四、优化策略

4.1 算子融合

python 复制代码

import onnx

class OperatorFusion:
    def __init__(self):
        pass
    
    def fuse_conv_relu(self, model):
        """融合卷积和ReLU算子"""
        # 查找卷积算子
        conv_nodes = []
        for node in model.graph.node:
            if node.op_type == 'Conv':
                conv_nodes.append(node)
        
        # 查找并融合ReLU算子
        for conv_node in conv_nodes:
            for node in model.graph.node:
                if node.op_type == 'Relu' and node.input[0] == conv_node.output[0]:
                    # 融合算子
                    fused_node = self._create_fused_node(conv_node, node)
                    
                    # 替换节点
                    self._replace_node(model, conv_node, node, fused_node)
        
        return model
    
    def _create_fused_node(self, conv_node, relu_node):
        """创建融合节点"""
        fused_node = onnx.helper.make_node(
            'ConvRelu',
            inputs=conv_node.input,
            outputs=relu_node.output,
            name=conv_node.name + '_fused'
        )
        
        # 复制属性
        for attr in conv_node.attribute:
            fused_node.attribute.append(attr)
        
        return fused_node
    
    def _replace_node(self, model, old_node1, old_node2, new_node):
        """替换节点"""
        # 移除旧节点
        model.graph.node.remove(old_node1)
        model.graph.node.remove(old_node2)
        
        # 添加新节点
        model.graph.node.append(new_node)

4.2 常量折叠

python 复制代码

import onnx
import numpy as np

class ConstantFolding:
    def __init__(self):
        pass
    
    def fold_constants(self, model):
        """折叠常量"""
        # 查找常量算子
        constant_nodes = []
        for node in model.graph.node:
            if node.op_type == 'Constant':
                constant_nodes.append(node)
        
        # 折叠常量
        for node in constant_nodes:
            # 计算常量值
            value = self._compute_constant_value(model, node)
            
            # 替换为常量
            self._replace_with_constant(model, node, value)
        
        return model
    
    def _compute_constant_value(self, model, node):
        """计算常量值"""
        # 获取输入常量
        input_constants = []
        for input_name in node.input:
            for init in model.graph.initializer:
                if init.name == input_name:
                    input_constants.append(np.frombuffer(init.raw_data, dtype=np.float32))
        
        # 计算输出
        if node.op_type == 'Add':
            value = input_constants[0] + input_constants[1]
        elif node.op_type == 'Mul':
            value = input_constants[0] * input_constants[1]
        else:
            value = input_constants[0]
        
        return value
    
    def _replace_with_constant(self, model, node, value):
        """替换为常量"""
        # 创建常量初始化器
        initializer = onnx.helper.make_tensor(
            node.output[0],
            onnx.TensorProto.FLOAT,
            value.shape,
            value.flatten()
        )
        
        # 添加初始化器
        model.graph.initializer.append(initializer)
        
        # 移除节点
        model.graph.node.remove(node)

五、应用示例

5.1 PyTorch到ONNX转换

以下是一个使用model-zoo进行PyTorch到ONNX转换的示例：

python 复制代码

import model_zoo as zoo

# 加载PyTorch模型
model = zoo.load_pytorch_model('resnet50.pth')

# 转换为ONNX格式
zoo.convert_pytorch_to_onnx(
    model=model,
    input_shape=(1, 3, 224, 224),
    output_path='resnet50.onnx'
)

5.2 ONNX到CANN转换

以下是一个使用model-zoo进行ONNX到CANN转换的示例：

python 复制代码

import model_zoo as zoo

# 加载ONNX模型
model = zoo.load_onnx_model('resnet50.onnx')

# 转换为CANN格式
zoo.convert_onnx_to_cann(
    model=model,
    output_path='resnet50.om'
)

5.3 模型优化转换

以下是一个使用model-zoo进行模型优化转换的示例：

python 复制代码

import model_zoo as zoo

# 加载ONNX模型
model = zoo.load_onnx_model('resnet50.onnx')

# 优化模型
optimized_model = zoo.optimize_model(
    model=model,
    optimizations=[
        'fuse_operators',
        'fold_constants',
        'eliminate_unused'
    ]
)

# 保存优化后的模型
zoo.save_onnx_model(optimized_model, 'resnet50_optimized.onnx')

六、最佳实践

6.1 转换策略选择

根据目标平台选择：根据目标平台选择合适的转换格式
根据性能要求选择：根据性能要求选择合适的优化策略
根据兼容性要求选择：根据兼容性要求选择合适的转换方法
根据部署环境选择：根据部署环境的资源限制选择

6.2 转换优化建议

使用算子融合：使用算子融合提高性能
使用常量折叠：使用常量折叠减少计算量
使用量化：使用量化减少模型大小
测试转换效果：测试转换对模型性能的影响

七、未来发展趋势

7.1 技术演进

自动转换：自动选择最优的转换策略
AI驱动的转换：利用AI技术优化转换参数
混合转换优化：更精细的混合转换策略
硬件感知转换：根据硬件特性优化转换策略

7.2 功能扩展

更多格式支持：支持更多模型格式
更灵活的配置：支持更灵活的转换配置
更完善的验证：提供更完善的转换结果验证
更智能的优化：提供更智能的转换优化建议

八、总结与建议

模型转换技术作为model-zoo的核心功能，通过其丰富的转换方法和优化策略，为AI模型部署提供了强大的转换支持。它不仅支持多种模型格式，还通过灵活的转换策略适应了不同的部署需求。

对于AI开发者来说，掌握模型转换的开发方法和最佳实践，可以显著提高AI模型的部署效率。在使用模型转换时，建议开发者：

根据目标平台选择：根据目标平台选择合适的转换格式
使用算子融合：使用算子融合提高性能
使用常量折叠：使用常量折叠减少计算量
测试转换效果：测试转换对模型性能的影响

通过model-zoo的模型转换技术，我们可以更加高效地转换AI模型，充分发挥硬件性能，为用户提供更加快速、高效的AI应用体验。