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PyTorch 到 ONNX 到 MXnet 教程

ONNX 概述

开放神经网络交换 (ONNX) 是一种用于表示深度学习模型的开放格式。ONNX 受到 Amazon Web Services、Microsoft、Facebook 和其他多个合作伙伴的支持。您可以使用任何选定的框架来设计、训练和部署深度学习模型。ONNX 模型的好处是，它们可以在框架之间轻松移动。

本教程介绍如何将带 Conda 的深度学习 AMI 与 ONNX 结合使用。通过执行以下步骤，您可以训练模型或从一个框架中加载预先训练的模型，将此模型导出为 ONNX，然后将此模型导入到另一个框架中。

ONNX 先决条件

要使用此 ONNX 教程，您必须有权访问带 Conda 的深度学习 AMI 版本 12 或更高版本。有关如何开始使用带 Conda 的深度学习 AMI 的更多信息，请参阅 带 Conda 的深度学习 AMI。

使用带 Conda 的深度学习 AMI 来启动终端会话以开始以下教程。

将 PyTorch 模型转换为 ONNX，然后将模型加载到 MXnet

首先，激活 PyTorch 环境：

$ source activate pytorch_p36
         

使用文本编辑器创建新文件，在脚本中使用以下程序训练模拟模型 PyTorch，然后将其导出为 ONNX 格式。

# Build a Mock Model in PyTorch with a convolution and a reduceMean layer
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.autograd import Variable
import torch.onnx as torch_onnx

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=(3,3), stride=1, padding=0, bias=False)

    def forward(self, inputs):
        x = self.conv(inputs)
        #x = x.view(x.size()[0], x.size()[1], -1)
        return torch.mean(x, dim=2)

# Use this an input trace to serialize the model
input_shape = (3, 100, 100)
model_onnx_path = "torch_model.onnx"
model = Model()
model.train(False)

# Export the model to an ONNX file
dummy_input = Variable(torch.randn(1, *input_shape))
output = torch_onnx.export(model, 
                          dummy_input, 
                          model_onnx_path, 
                          verbose=False)
print("Export of torch_model.onnx complete!")

在您运行此脚本后，您将在同一目录中看到新创建的 .onnx 文件。现在，切换到 MXNet Conda 环境以使用 MXNet 加载模型。

接下来，激活 MXNet 环境：

$ source deactivate
$ source activate mxnet_p36      

使用文本编辑器创建一个新文件，并在脚本中使用以下程序以在 MXNet 中打开 ONNX 格式文件。

import mxnet as mx
from mxnet.contrib import onnx as onnx_mxnet
import numpy as np

# Import the ONNX model into MXNet's symbolic interface
sym, arg, aux = onnx_mxnet.import_model("torch_model.onnx")
print("Loaded torch_model.onnx!")
print(sym.get_internals())

运行此脚本后，MXNet 将拥有加载的模型，并打印一些基本模型信息。

ONNX 教程