柳叶刀Onnx-GraphSurgeon：对onnx模型的中间端进行增，删，改，获取子图操作（二）

主要观点总结

本文主要介绍了ONNX-GraphSurgeon，一个用于操作ONNX计算图的Python库。该库提供了丰富的API，支持对计算图进行增删改查等操作，旨在促进深度学习模型的定制和优化，以提高模型的推理速度和资源利用率。文章详细描述了如何使用ONNX-GraphSurgeon进行模型处理，包括安装、对onnx输入端进行处理、在模型中间增加结点、修改中间结点、删除中间结点和获取模型中间子图等操作。

关键观点总结

关键观点1: ONNX-GraphSurgeon简介

ONNX-GraphSurgeon是一个Python库，用于操作ONNX计算图。它提供了丰富的API，支持对计算图进行增删改查等操作。主要特点包括灵活性、高效性和易用性。

关键观点2: 安装ONNX-GraphSurgeon

使用pip命令安装ONNX-GraphSurgeon及必要的依赖库，如Python、ONNX和numpy。

关键观点3: 对onnx输入端进行处理

介绍如何使用ONNX-GraphSurgeon对onnx模型进行剪切、生成模型、以及在模型中间增加结点等操作。

关键观点4: 修改中间结点

演示如何将模型中的FakeNodeToRemove结点修改为LeakyRelu结点。

关键观点5: 删除中间结点

介绍如何删除模型中的FakeNodeToRemove结点。

关键观点6: 获取模型中间子图

说明如何使用ONNX-GraphSurgeon获取模型的中间子图。

关键观点7: 总结

总结ONNX GraphSurgeon在深度学习模型优化中的应用和重要性，并提醒读者点赞和在看以支持作者创作。

文章预览

一、引言 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放格式，用于表示深度学习模型。它旨在促进不同框架之间的模型互操作性。然而，在实际应用中，我们可能需要对模型进行定制和优化，以满足特定场景的需求。ONNX-GraphSurgeon正是为此而生，它允许开发者轻松地修改和优化ONNX模型。 二、ONNX-GraphSurgeon简介 ONNX-GraphSurgeon是一个Python库，用于操作ONNX计算图。它提供了丰富的API，支持对计算图进行增删改查等操作。以下是ONNX-GraphSurgeon的主要特点： 灵活性：可以轻松地修改计算图结构，如添加、删除、替换节点和边。 高效性：支持在计算图中进行层融合、模型剪枝等优化操作。 易用性：提供了简洁的API，便于开发者快速上手。 官方代码地址： https://github.com/NVIDIA/TensorRT/tree/release/10.1/tools/onnx-graphsurgeon 三、安装ONNX-GraphSurgeon 在开始使用ONNX-GraphSurgeon之前 ………………………………