PyTorchのONNXにおけるtorch.onnx.OnnxRegistryの詳細解説
PyTorchのONNXにおけるtorch.onnx.OnnxRegistryの詳細解説
概要
torch.onnx.OnnxRegistry
は、PyTorch演算とONNXオペレータ間のマッピングを管理するレジストリです。- 登録されたマッピングは、**PyTorchモデルをONNX形式に変換する際に、対応するONNXオペレータを選択するために使用されます。
- デフォルトでは、PyTorchの主要な演算はONNXオペレータにマッピングされています。
- ユーザーは、カスタム演算を登録したり、既存のマッピングをカスタマイズしたりすることができます。
機能
- 演算の登録:
torch.onnx.register_custom_op
を使用して、PyTorch演算とONNXオペレータ間のマッピングを登録できます。 - マッピングの取得:
torch.onnx.get_onnx_op_schema
を使用して、特定のPyTorch演算に対応するONNXオペレータのスキーマを取得できます。 - マッピングの変更:
torch.onnx.unregister_custom_op
を使用して、登録済みのカスタム演算のマッピングを削除できます。
利点
- ONNX変換の柔軟性を向上: カスタム演算を登録することで、PyTorchモデルをONNX形式に変換する際に、より多くの選択肢を得ることができます。
- ONNXモデルの互換性を向上: マッピングをカスタマイズすることで、特定のフレームワークや環境で動作するようにONNXモデルを調整することができます。
使用例
- カスタム演算の登録
@torch.onnx.register_custom_op
def my_custom_op(input1, input2):
...
# モデルのONNX変換
torch.onnx.export(model, ..., opset_version=13)
- マッピングの取得
op_schema = torch.onnx.get_onnx_op_schema('aten::add')
- マッピングの変更
@torch.onnx.unregister_custom_op('my_custom_op')
# モデルのONNX変換
torch.onnx.export(model, ..., opset_version=13)
補足
torch.onnx.OnnxRegistry
は、PyTorch 1.8以降で利用可能です。
関連用語
- ONNX: Open Neural Network Exchange
- PyTorch: Pythonの深層学習ライブラリ
- オペレータ: 演算の実装
- 上記の説明は、
torch.onnx.OnnxRegistry
の基本的な機能のみを解説しています。 - より詳細な情報は、上記の参考資料を参照してください。
torch.onnx.OnnxRegistry
に関する質問があれば、遠慮なく聞いてください。
PyTorchのONNXにおけるtorch.onnx.OnnxRegistryのサンプルコード
@torch.onnx.register_custom_op
def my_custom_op(input1, input2):
# カスタム演算の実装
...
# モデルのONNX変換
torch.onnx.export(model, ..., opset_version=13)
マッピングの取得
op_schema = torch.onnx.get_onnx_op_schema('aten::add')
# オペレータのスキーマ情報を出力
print(op_schema)
マッピングの変更
@torch.onnx.unregister_custom_op('my_custom_op')
# モデルのONNX変換
torch.onnx.export(model, ..., opset_version=13)
torch.onnx.OnnxRegistry
に関する質問があれば、遠慮なく聞いてください。
PyTorchモデルをONNX形式に変換する他の方法
torch.onnx.export
関数は、PyTorchモデルをONNX形式に変換するための最も一般的な方法です。
torch.onnx.export(model, ..., opset_version=13)
torch.jit.trace
を使用して、PyTorchモデルのトレースを行い、ONNX形式に変換することができます。
traced_model = torch.jit.trace(model, ...)
torch.onnx.export(traced_model, ..., opset_version=13)
ONNX Runtimeを使用して、PyTorchモデルをONNX形式に変換することができます。
onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")
各方法の比較
方法 | 利点 | 欠点 |
---|---|---|
torch.onnx.export | シンプルで使いやすい | すべてのPyTorchモデルに対応しているわけではない |
torch.jit.trace | より効率的なONNXモデルを生成できる | モデルのトレースが難しい場合がある |
ONNX Runtime | さまざまなプラットフォームで実行できる | ONNX形式の知識が必要 |
onnxml | 多くのPyTorchモデルに対応している | 古いバージョンのPyTorchしかサポートしていない |
Netron | ONNXモデルを可視化できる | モデルの編集はできない |
どの方法を選択するかは、以下の要素を考慮する必要があります:
- モデルの複雑性
- 必要なONNXモデルの効率
- 使用するプラットフォーム
PyTorchモデルをONNX形式に変換する方法について、質問があれば遠慮なく聞いてください。
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