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ONNX 浅析:如何加速深度学习算法工程化?

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AlphaGo击败围棋世界冠军李世石以来,关于人工智能和深度学习的研究呈现井喷之势。

 

 

各种新的算法和网络模型层
出不穷,令人眼花缭乱。
与之相随的,深度学习的训练和推理框架也在不断的推陈出新,比较着名的有:
微软的CNTK、Google的TensorFlow、Facebook的PyTorch、Apple的CoreML、Intel 的OpenVINO、英伟达的cuDNN和TensorRT、腾讯的TNN和NCNN、阿里的MNN等等。

 

这些框架都有相似之处,他们的输入是一个或者一组多维数据,数据经过多层运算单元之后输出运算结果。训练框架支持BackPropogation等训练方法,可以自动调整模型参数,用于算法设计。推理框架则是单纯只能用于模型推理运算,不能调整模型本身,用于算法部署落地。

 

这些框架中,Google的TensorFlow的这个名字尤其具有美感。多维数据是为张量(Tensor),数据在多层运算单元中的运算和传递是为流(FLow),看到这个词就仿佛看到了一个数据和运算的图(Computation Graph),真可谓妙手偶得之佳作。这些框架都需要构建算子,并且将这些算子按照一定的次序连接起来,可以称之为网络模型。

 

01

 

Why ONNX?

 

每个深度学习框架都有自己独有的格式来解释和存储网络模型,并且这些框架的侧重点不同,有些用于训练学习,有些用于部署推理。
在深度学习算法开发中,在不同的阶段会选择不同的框架,所以模型描述格式的不同,在客观上造成了深度学习算法开发和落地的困难。

 

笔者之前曾开发深度神经网络算法,当时选择的训练框架是Caffe,需要落地部署到Linux、iOS、Android等多个平台。Linux选择的是Nvidia的cuDNN;iOS选择的是CoreML;Android选择的是NNAPI,Caffe的模型描述格式是caffemodel。

 

它使用自定义的Protobuf (https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/src/caffe/proto),但是显然,无论是cuDNN、CoreML、NNAPI都无法直接使用caffemodel,CoreML的模型描述使用另一种定义 (https://apple.github.io/coremltools/mlmodel/index.html),cuDNN和NNAPI都是low-level的推理引擎,需要使用者将这个模型组装起来。

 

对于CoreML来说,我们需要把caffemodel转为coremlmodel格式,对于 cuDNN和NNAPI,我们需要解析caffemodel,然后自己组装出完整的网络模型。这个过程繁琐而且容易出错,当时有强烈的冲动,希望定义一个统一的模型描述格式,所有的训练框架训练所得的网络模型,都是用这个格式来描述,在设备上部署推理时,相应的推理引擎支持解析这个统一的描述格式,直接完成部署落地,岂不美哉。

 

当然此事并不容易,要定义个统一的模型描述格式,不仅仅需要对机器学习技术有深入的理解,而且将之推广成为事实上的行业标准,更需要有很大的行业影响力,并不是如笔者这样的无名小卒可以为之。所幸已经有社区在做这个事情了,这就是Open Neural Network Exchange(ONNX)。

 

用ONNX自己的话来说,ONNX是一个对计算网络(Computation Graph)的一个通用描述(Intermediate Representation)。它希望被设计成为开放的网络描述格式,减少开发者在各个训练和推理框架间切换的代价,可以让开发者专注于算法和优化。虽然ONNX还处于比较早期的阶段,不过已经有约来越多的人开始关注到它,未来会有机会得到更广泛的应用。

 

02

 

计算模型描述

 

ONNX有两个分类:
基础的ONNX主要用于描述神经网络、ONNX-ML是对基础ONNX的扩展,增加了神经网络之外的其他机器学习算法的支持。
本文不会涉及ONNX-ML,接下来的文字以一个简单的ONNX模型为例,介绍一下 ONNX是如何来描述一个计算网络的。
该模型可以在ONNX的Github上下载(https://github.com/onnx/models/blob/master/vision/classification/mobilenet/model/mobilenetv2-7.onnx).

 

ONNX的模型描述采用了Google的Protocol Buffer语言。最外层的结构是ModelProto,它的定义如下:

 

message ModelProto {
  int64 ir_version = 1;
  repeated OperatorSetIdProto opset_import = 8;
  string producer_name = 2;
  string producer_version = 3;
  string domain = 4;
  int64 model_version = 5;
  string doc_string = 6;
  GraphProto graph = 7;
  repeated StringStringEntryProto metadata_props = 14;
  repeated TrainingInfoProto training_info = 20;
  repeated FunctionProto functions = 25;
}

 

比较重要的字段有:

 

lr_version : 当前的ONNX模型文件的版本,目前发布的最新版本为IR_VERSION_2019_3_18 = 6. 发布于2019年,版本7还在制定中。

 

opset_import: 当前的模型文件所依赖的算子domain和版本。

 

graph: 这个模型执行的运算图,这个是最重要的字段。

 

GraphProto的定义如下:

 

message GraphProto {
  repeated NodeProto node = 1;
  string name = 2;   // namespace Graph
  repeated TensorProto initializer = 5;
  repeated SparseTensorProto sparse_initializer = 15;
  string doc_string = 10;
  repeated ValueInfoProto input = 11;
  repeated ValueInfoProto output = 12;
  repeated ValueInfoProto value_info = 13;
  repeated TensorAnnotation quantization_annotation = 14;
}

 

比较重要的字段有:

 

initializer : 模型的每一网络层的参数, 模型训练完成之后参数就被固定下来。

 

input : 模型的输入格式。

 

output : 模型的输出格式。

 

nodes : 定义了模型的所有运算模块, 依照推理的次序排布。

 

NodeProto的定义如下:

 

message NodeProto {
  repeated string input = 1;    // namespace Value
  repeated string output = 2;   // namespace Value
  string name = 3;     // namespace Node
  string op_type = 4;  // namespace Operator
  string domain = 7;   // namespace Domain
  repeated AttributeProto attribute = 5;
  string doc_string = 6;
}

 

比较重要的字段有:

 

input : 输入参数的名字。

 

output : 输出参数的名字,这里需要留意的是,每一个网络层之间的连接使用输入和输出的名字来确立的。

 

op_type : 算子的类型。

 

attributes : 算子的属性, 其解析取决于算子的类型。

 

ONNX中最复杂的部分就是关于各种算子的描述,这也可以理解,构成神经网络的主体就是这些算子。attributes 就是算子的一组带名字的属性。

 

本文中,我们介绍一个在mobilenetv2-7.onnx使用最多的算子: conv。

 

卷积神经网络在语音,图像,视频等处理上获得了巨大成功. ONNX关于卷积网络层的属性定义主要有:

 

dilations: 扩展卷积,默认为1,即普通卷积。其数学定义如下:

 

group: 分组卷积, 其定义见文献14. 默认为1, 即不分组。

 

kernel_shape: 定义了卷积核的大小。

 

pads: 定义了上下左右填充的像素数。

 

strides: 定义了卷积运算的步长。

 

03

 

ONNX的支持情况

 

各家的训练和推理框架还在继续发展,ONNX想成为行业标准显然还为时尚早,但是目前尚没有看到其他更好的通用模型描述格式,我们简单归纳一下现在的ONNX的支持情况(不完整):

 

 


参考文献

 



[1] ONNX: https://github.com/onnx/onnx

 

[2] TENSORFLOW: https://www.tensorflow.org/

 


[3]

CNTK: https://github.com/Microsoft/CNTK

 


[4]

PYTORCH: https://pytorch.org/

 


[5]

TNN: https://github.com/Tencent/TNN

 


[6]

MNN: https://github.com/alibaba/MNN

 


[7]

CUDNN: https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn

 


[8]

TENSORRT: https://developer.nvidia.com/zh-cn/tensorrt

 


[9]

COREML: https://developer.apple.com/documentation/coreml

 


[10]

NCNN: https://github.com/Tencent/ncnn

 


[11]

NNAPI: https://developer.android.com/ndk/guides/neuralnetworks

 


[12]

Protocol Buffers: https://developers.google.com/protocol-buffers

 


[13]

Dilated Convolutions https://arxiv.org/abs/1511.07122

 


[14]

Dynamic Group Convolutions https://arxiv.org/abs/2007.04242

 

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