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:
- onnxruntime をインストール
- 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:
- Netron をインストール
- Netron を起動
- "File" メニューから "Import" を選択
- PyTorch モデルファイルを選択
例:
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
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