PyTorch の ONNX と torch.onnx.OnnxRegistry.is_registered_op() の詳細解説

PyTorch の ONNX と torch.onnx.OnnxRegistry.is_registered_op()

torch.onnx.OnnxRegistry.is_registered_op() は、PyTorch モデルを ONNX 形式に変換する際に役立つ関数です。この関数は、指定された演算子が ONNX で登録されているかどうかをチェックします。

ONNX とは？

ONNX は、機械学習モデルを異なるフレームワーク間でシームレスに交換するためのオープンフォーマットです。ONNX 形式に変換することで、PyTorch モデルを TensorFlow や Caffe2 などの他のフレームワークで読み込み、実行することができます。

torch.onnx.OnnxRegistry.is_registered_op() とは？

torch.onnx.OnnxRegistry.is_registered_op() は、PyTorch モデルを ONNX 形式に変換する際に役立つ関数です。この関数は、指定された演算子が ONNX で登録されているかどうかをチェックします。

引数:

• op_name: チェックする演算子の名前

戻り値:

• True: 演算子が ONNX で登録されている場合
• False: 演算子が ONNX で登録されていない場合

使用例

import torch

# 演算子の名前
op_name = "aten::add"

# 登録されているかどうかを確認
is_registered = torch.onnx.OnnxRegistry.is_registered_op(op_name)

if is_registered:
    print(f"{op_name} は ONNX で登録されています")
else:
    print(f"{op_name} は ONNX で登録されていません")

まとめ

PyTorch の ONNX と torch.onnx.OnnxRegistry.is_registered_op() のサンプルコード

基本的な例

import torch

# 演算子の名前
op_name = "aten::add"

# 登録されているかどうかを確認
is_registered = torch.onnx.OnnxRegistry.is_registered_op(op_name)

if is_registered:
    print(f"{op_name} は ONNX で登録されています")
else:
    print(f"{op_name} は ONNX で登録されていません")

実際のモデルで利用する例

import torch

# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# モデルの生成
model = MyModel()

# モデルを ONNX 形式に変換
torch.onnx.export(model, (torch.randn(10,)), "my_model.onnx", verbose=True)

torch.onnx.register_custom_op() を利用する例

import torch

# カスタム演算子の定義
def my_custom_op(x, y):
    return x + y

# カスタム演算子の登録
torch.onnx.register_custom_op("my_custom_op", my_custom_op)

# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, x):
        return my_custom_op(x, x)

# モデルの生成
model = MyModel()

# モデルを ONNX 形式に変換
torch.onnx.export(model, (torch.randn(10,)), "my_model.onnx", verbose=True)

上記のコードは、my_custom_op という名前のカスタム演算子を定義し、その演算子を ONNX に登録します。その後、その演算子を利用するモデルを定義し、ONNX 形式に変換します。

PyTorch モデルを ONNX 形式に変換する他の方法

onnxruntime

onnxruntime は、ONNX モデルを実行するためのオープンソースのランタイムです。onnxruntime には、PyTorch モデルを ONNX 形式に変換するためのツールが含まれています。

使用方法:

1. onnxruntime をインストール
2. 以下のコマンドを実行

python -m onnxruntime.tools.convert_pytorch model.pt model.onnx

例:

python -m onnxruntime.tools.convert_pytorch resnet18.pt resnet18.onnx

Netron

Netron は、ONNX モデルを可視化するためのオープンソースツールです。Netron には、PyTorch モデルを ONNX 形式に変換するための機能も含まれています。

使用方法:

1. Netron をインストール
2. Netron を起動
3. "File" メニューから "Import" を選択
4. PyTorch モデルファイルを選択

例:

1. resnet18.pt ファイルを選択

その他

• TorchScript: PyTorch モデルを TorchScript 形式に変換し、その後 ONNX 形式に変換することもできます。
• TensorFlow: PyTorch モデルを TensorFlow 形式に変換し、その後 ONNX 形式に変換することもできます。

まとめ