onnx-simplifier - 简化ONNX模型的工具

ONNX Simplifier 项目介绍

ONNX Simplifier 是一个专门用于简化 ONNX 模型的强大工具。它旨在解决 ONNX 模型在导出过程中可能变得过于复杂的问题。这个项目的主要目标是通过推断整个计算图，并将冗余的运算符替换为其常量输出（也称为常量折叠），从而简化 ONNX 模型。

项目背景

ONNX Simplifier 的诞生源于开发者在导出简单的神经网络操作时遇到的问题。例如，一个简单的 reshape 操作在导出为 ONNX 模型后，可能会产生意外的复杂结构。这种复杂性不仅增加了模型的大小，还可能影响其可读性和性能。ONNX Simplifier 正是为了解决这种不必要的复杂性而创建的。

主要功能

ONNX Simplifier 的核心功能包括：

模型简化：通过分析计算图，识别并移除冗余操作。
常量折叠：将可以在编译时计算的操作替换为其结果，减少运行时计算。
形状推断：优化模型中的形状相关操作，使模型结构更加清晰。

使用方法

ONNX Simplifier 提供了两种使用方式：

Web 版本：用户可以在 convertmodel.com 上使用 ONNX Simplifier，无需安装任何软件。这种方式安全且便捷，所有操作都在浏览器本地进行。
Python 版本：用户可以通过 pip 安装 ONNX Simplifier，并在命令行或 Python 脚本中使用。

安装命令：
```
pip3 install -U pip && pip3 install onnxsim
```
使用命令：
```
onnxsim input_onnx_model output_onnx_model
```

在脚本中使用

ONNX Simplifier 也可以轻松地集成到其他 Python 脚本中。用户只需要几行代码就可以完成模型的简化：

import onnx
from onnxsim import simplify

model = onnx.load(filename)
model_simp, check = simplify(model)
assert check, "Simplified ONNX model could not be validated"

项目影响

ONNX Simplifier 已被多个知名项目采用，包括 MXNet、MMDetection、YOLOv5 和 ncnn 等。这证明了它在简化 ONNX 模型方面的有效性和重要性。

社区支持

ONNX Simplifier 项目非常重视社区互动和支持。它为中文用户创建了 QQ 群，同时项目维护者也活跃在 ONNX Slack 频道中，随时为用户提供帮助和支持。

通过提供这些便利的工具和支持渠道，ONNX Simplifier 正在为 ONNX 生态系统的发展做出重要贡献，使得 ONNX 模型的使用和优化变得更加简单和高效。