ONNX 浅析:如何加速深度学习算法工程化?

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AlphaGo击败围棋世界冠军李世石以来,关于人工智能和深度学习的研究呈现井喷之势。

各种新的算法和网络模型层出不穷,令人眼花缭乱。与之相随的,深度学习的训练和推理框架也在不断的推陈出新,比较著名的有:微软的CNTK、Google的TensorFlow、Facebook的PyTorch、Apple的CoreML、Intel 的OpenVINO、英伟达的cuDNN和TensorRT、腾讯的TNN和NCNN、阿里的MNN等等。

这些框架都有相似之处,他们的输入是一个或者一组多维数据,数据经过多层运算单元之后输出运算结果。训练框架支持BackPropogation等训练方法,可以自动调整模型参数,用于算法设计。推理框架则是单纯只能用于模型推理运算,不能调整模型本身,用于算法部署落地。

这些框架中,Google的TensorFlow的这个名字尤其具有美感。多维数据是为张量(Tensor),数据在多层运算单元中的运算和传递是为流(FLow),看到这个词就仿佛看到了一个数据和运算的图(Computation Graph),真可谓妙手偶得之佳作。这些框架都需要构建算子,并且将这些算子按照一定的次序连接起来,可以称之为网络模型。

Why ONNX?

每个深度学习框架都有自己独有的格式来解释和存储网络模型,并且这些框架的侧重点不同,有些用于训练学习,有些用于部署推理。在深度学习算法开发中,在不同的阶段会选择不同的框架,所以模型描述格式的不同,在客观上造成了深度学习算法开发和落地的困难。

笔者之前曾开发深度神经网络算法,当时选择的训练框架是Caffe,需要落地部署到Linux、iOS、Android等多个平台。Linux选择的是Nvidia的cuDNN;iOS选择的是CoreML;Android选择的是NNAPI,Caffe的模型描述格式是caffemodel。

它使用自定义的Protobuf (https://github.com/BVLC/caffe...),但是显然,无论是cuDNN、CoreML、NNAPI都无法直接使用caffemodel,CoreML的模型描述使用另一种定义 (https://apple.github.io/corem...),cuDNN和NNAPI都是low-level的推理引擎,需要使用者将这个模型组装起来。

对于CoreML来说,我们需要把caffemodel转为coremlmodel格式,对于 cuDNN和NNAPI,我们需要解析caffemodel,然后自己组装出完整的网络模型。这个过程繁琐而且容易出错,当时有强烈的冲动,希望定义一个统一的模型描述格式,所有的训练框架训练所得的网络模型,都是用这个格式来描述,在设备上部署推理时,相应的推理引擎支持解析这个统一的描述格式,直接完成部署落地,岂不美哉。

当然此事并不容易,要定义个统一的模型描述格式,不仅仅需要对机器学习技术有深入的理解,而且将之推广成为事实上的行业标准,更需要有很大的行业影响力,并不是如笔者这样的无名小卒可以为之。所幸已经有社区在做这个事情了,这就是Open Neural Network Exchange(ONNX)。

用ONNX自己的话来说,ONNX是一个对计算网络(Computation Graph)的一个通用描述(Intermediate Representation)。它希望被设计成为开放的网络描述格式,减少开发者在各个训练和推理框架间切换的代价,可以让开发者专注于算法和优化。虽然ONNX还处于比较早期的阶段,不过已经有约来越多的人开始关注到它,未来会有机会得到更广泛的应用。

计算模型描述

ONNX有两个分类:基础的ONNX主要用于描述神经网络、ONNX-ML是对基础ONNX的扩展,增加了神经网络之外的其他机器学习算法的支持。本文不会涉及ONNX-ML,接下来的文字以一个简单的ONNX模型为例,介绍一下 ONNX是如何来描述一个计算网络的。该模型可以在ONNX的Github上下载(https://github.com/onnx/model...).

ONNX的模型描述采用了Google的Protocol Buffer语言。最外层的结构是ModelProto,ModelProto的定义如下:

message ModelProto {
int64 ir_version = 1;
repeated OperatorSetIdProto opset_import = 8;
string producer_name = 2;
string producer_version = 3;
string domain = 4;
int64 model_version = 5;
string doc_string = 6;
GraphProto graph = 7;
repeated StringStringEntryProto metadata_props = 14;
repeated TrainingInfoProto training_info = 20;
repeated FunctionProto functions = 25;
}
比较重要的字段有: lr_version : 当前的ONNX模型文件的版本, 目前发布的最新版本为IR_VERSION_2019_3_18 = 6. 发布于2019年,版本7还在制定中. opset_import: 当前的模型文件所依赖的算子domain和版本. graph: 这个模型执行的运算图, 这个是最重要的字段.

GraphProto的定义如下:

message GraphProto {
repeated NodeProto node = 1;
string name = 2; // namespace Graph
repeated TensorProto initializer = 5;
repeated SparseTensorProto sparse_initializer = 15;
string doc_string = 10;
repeated ValueInfoProto input = 11;
repeated ValueInfoProto output = 12;
repeated ValueInfoProto value_info = 13;
repeated TensorAnnotation quantization_annotation = 14;
}
比较重要的字段有: initializer : 模型的每一网络层的参数, 模型训练完成之后参数就被固定下来. input : 模型的输入格式. output : 模型的输出格式. nodes : 定义了模型的所有运算模块, 依照推理的次序排布.

NodeProto的定义如下:

message NodeProto {
repeated string input = 1; // namespace Value
repeated string output = 2; // namespace Value
string name = 3; // namespace Node
string op_type = 4; // namespace Operator
string domain = 7; // namespace Domain
repeated AttributeProto attribute = 5;
string doc_string = 6;
}
比较重要的字段有: input : 输入参数的名字. output : 输出参数的名字, 这里需要留意的是, 每一个网络层之间的连接使用输入和输出的名字来确立的. op_type : 算子的类型. attributes : 算子的属性, 其解析取决于算子的类型.

ONNX中最复杂的部分就是关于各种算子的描述, 这也可以理解, 构成神经网络的主体就是这些算子. attributes 就是算子的一组带名字的属性. 本文中, 我们介绍一个在mobilenetv2-7.onnx使用最多的算子: conv.

卷积神经网络在语音,图像,视频等处理上获得了巨大成功. ONNX关于卷积网络层的属性定义主要有: dilations: 扩展卷积, 默认为1, 即普通卷积. 其数学定义如下

普通卷积扩展卷积
group: 分组卷积, 其定义见文献14. 默认为1, 即不分组. kernel_shape: 定义了卷积核的大小. pads: 定义了上下左右填充的像素数. strides: 定义了卷积运算的步长。

ONNX的支持情况

各家的训练和推理框架还在继续发展, ONNX想成为行业标准显然还为时尚早, 但是目前尚没有看到其他更好的通用模型描述格式, 我们简单归纳一下现在的ONNX的支持情况(不完整):

Reference

[1] ONNX: https://github.com/onnx/onnx

[2] TENSORFLOW: https://www.tensorflow.org/

[3] CNTK: https://github.com/Microsoft/...

[4] PYTORCH: https://pytorch.org/

[5] TNN: https://github.com/Tencent/TNN

[6] MNN: https://github.com/alibaba/MNN

[7] CUDNN: https://developer.nvidia.com/...

[8] TENSORRT: https://developer.nvidia.com/...

[9] COREML: https://developer.apple.com/d...

[10] NCNN: https://github.com/Tencent/ncnn

[11] NNAPI: https://developer.android.com...

[12] Protocol Buffers: https://developers.google.com...

[13] Dilated Convolutions https://arxiv.org/abs/1511.07122

[14] Dynamic Group Convolutions https://arxiv.org/abs/2007.0424

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