Onnx Upsample 简化指南：释放模型推理潜能

2023-10-11 08:12:22

引言

在计算机视觉领域，图像上采样是一个关键操作，用于将低分辨率图像提升到更高分辨率。ONNX（开放神经网络交换）是用于表示机器学习模型的开放标准，包括图像上采样的“Upsample”算子。本文将深入探讨如何简化 ONNX Upsample 算子，从而优化模型推理性能。

ONNX Upsample 算子简介

ONNX Upsample 算子支持双线性、最近邻和像素重复等多种插值方法。它具有以下输入参数：

输入图像：需要上采样的图像
输出图像形状：输出图像期望的尺寸
插值模式：指定使用的插值方法

简化 Upsample 算子

为了简化 Upsample 算子，我们可以利用以下策略：

明确输出图像形状： 在调用 Upsample 算子之前，明确指定输出图像的形状。这将消除模型推理时不必要的形状推断，从而提高性能。
使用最优插值方法： 双线性插值通常提供最佳的图像质量和推理性能。对于需要更快的推理速度的场景，可以使用最近邻插值。
避免像素重复： 像素重复插值方法会导致图像质量下降，应避免使用。
融合 BatchNormalization 算子： 将 BatchNormalization 算子融合到 Upsample 算子中可以简化模型并提高推理效率。
消除冗余 Upsample 算子： 检查模型是否存在冗余的 Upsample 算子。在许多情况下，可以合并或消除冗余的 Upsample 操作，从而简化模型。

示例代码

以下示例代码展示了如何简化 ONNX Upsample 算子：

import onnx

# 定义输入和输出张量
input = onnx.helper.make_tensor_value_info("input", onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 224, 224])
output = onnx.helper.make_tensor_value_info("output", onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 448, 448])

# 定义 Upsample 算子
upsample = onnx.helper.make_node(
    "Upsample",
    ["input"],
    ["output"],
    mode="bilinear",
    output_shape=[448, 448]
)

# 创建 ONNX 模型
model = onnx.helper.make_model(upsample, inputs=[input], outputs=[output])

# 简化模型
simplified_model = onnx.simplify(model)

# 打印简化后的模型
print(simplified_model)