PyTorchモデルをONNX形式にエクスポートする方法
PyTorchにおける"ONNX"関連エラー「torch.onnx.TorchDynamo-based ONNX Exporter.FXE0012:unsupported-fx-node-analysis」のわかりやすい解説
このエラーの原因は、PyTorchモデル内にONNXでサポートされていない操作が含まれていることです。具体的には、以下の操作がサポートされていない可能性があります。
- カスタムオペレーター
- 動的形状のテンソル
- 制御フロー
このエラーを解決するには、以下の方法があります。
モデルを修正する
モデル内のサポートされていない操作を、ONNXでサポートされている操作に置き換えます。
カスタムオペレーターをONNXでサポートされるように登録します。
TorchScriptを使用してモデルをエクスポートすると、ONNXでサポートされていない操作が自動的に削除されます。
別のバージョンのPyTorchを使用する
PyTorchの古いバージョンを使用すると、ONNXでサポートされている操作が異なる場合があります。
ONNX Debugger: [無効な URL を削除しました] を使用する
ONNX Debuggerを使用して、モデル内の問題を特定することができます。
エラーメッセージには、以下の情報が含まれています。
FXE0012:unsupported-fx-node-analysis
:このエラーコードは、サポートされていない操作が検出されたことを示します。unsupported node
: サポートされていない操作の名前node_desc
: サポートされていない操作の詳細な説明
プログラミングに関する質問
このエラー以外にも、プログラミングに関する質問があれば、お気軽にお尋ねください。
PyTorchにおけるONNXサンプルコード
シンプルなモデルのエクスポート
以下のコードは、線形回帰モデルをONNX形式にエクスポートする例です。
import torch
import torch.onnx
# モデルを定義
model = torch.nn.Linear(2, 1)
# モデルの入力を作成
x = torch.randn(2, 1)
# モデルを出力
y = model(x)
# モデルをONNX形式にエクスポート
torch.onnx.export(model, x, "linear_model.onnx")
カスタムオペレーターの登録
以下のコードは、カスタムオペレーターを登録して、ONNX形式にエクスポートする方法です。
import torch
import torch.nn
import torch.onnx
# カスタムオペレーターを定義
class MyAddOp(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyAddOp, self).__init__()
def forward(self, x, y):
return x + y
# カスタムオペレーターを登録
torch.onnx.register_custom_op_symbolic(MyAddOp, my_add_op, my_add_op_export)
# モデルを定義
model = torch.nn.Sequential(MyAddOp(), torch.nn.Linear(2, 1))
# モデルの入力を作成
x = torch.randn(2, 1)
# モデルを出力
y = model(x)
# モデルをONNX形式にエクスポート
torch.onnx.export(model, x, "custom_model.onnx")
TorchScriptを使用する
以下のコードは、TorchScriptを使用してモデルをエクスポートする方法です。
import torch
import torch.jit
import torch.onnx
# モデルを定義
model = torch.nn.Linear(2, 1)
# モデルをTorchScriptに変換
scripted_model = torch.jit.script(model)
# モデルの入力を作成
x = torch.randn(2, 1)
# モデルを出力
y = scripted_model(x)
# モデルをONNX形式にエクスポート
torch.onnx.export(scripted_model, x, "scripted_model.onnx")
これらのサンプルコードは、PyTorchでモデルをONNX形式にエクスポートする方法を理解するための出発点として役立ちます。具体的なニーズに合わせてコードを調整する必要がある場合があります。
何かご不明な点がございましたら、お気軽にお尋ねください。
PyTorchモデルをONNXにエクスポートするその他の方法
ONNX Runtimeは、ONNXモデルを実行するためのオープンソースの推論エンジンです。ONNX Runtimeには、PyTorchモデルをONNX形式にエクスポートするためのツールが含まれています。
この方法を使用するには、以下の手順を実行します。
- ONNX Runtimeをインストールします。
ort_onnx_exporter
というコマンドラインツールを使用します。
ort_onnx_exporter --input model.pt --output model.onnx
このコマンドは、model.pt
というPyTorchモデルファイルを、model.onnx
というONNX形式ファイルに変換します。
MMdnnを利用する
MMdnnは、様々な深層学習フレームワークのモデルをONNX形式に変換するためのオープンソースツールです。
この方法を使用するには、以下の手順を実行します。
- MMdnnをインストールします。
mmdnn convert
というコマンドラインツールを使用します。
mmdnn convert model.pt model.onnx
このコマンドは、model.pt
というPyTorchモデルファイルを、model.onnx
というONNX形式ファイルに変換します。
Cloud servicesを利用する
Amazon SageMakerやGoogle Cloud AI Platformなどのクラウドサービスでは、PyTorchモデルをONNX形式にエクスポートするためのツールを提供しています。
これらのツールを使用するには、クラウドサービスにアカウントを作成し、モデルファイルをアップロードする必要があります。その後、サービスのWebインターフェースまたはAPIを使用して、モデルをONNX形式に変換することができます。
留意点
上記の方法を使用する場合は、以下の点に注意する必要があります。
- 使用するツールによって、サポートされるPyTorchモデルの種類やONNXのバージョンが異なる場合があります。
- モデルがONNXでサポートされていない操作を使用している場合は、エラーが発生する可能性があります。
- 変換されたONNXモデルが、元のPyTorchモデルと同じ精度で動作することを保証するものではありません。
これらの方法は、PyTorchモデルをONNX形式にエクスポートするためのオプションとして役立ちます。具体的なニーズに合わせて最適な方法を選択してください。
何かご不明な点がございましたら、お気軽にお尋ねください。
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