ONNX模型推理使用多核CPU加速推理_onnx如何设置加速

目录

一、前言

二、准备

三、代码

四、推理时间比对

一、前言

         对于嵌入式设备，将模型转成onnx后，可以方便的将pytorch或者tensorflow的模型在嵌入式设备上运行，但是onnx模型默认只调用一个CPU核心去做推理，所以有些嵌入式设备有多核的CPU，推理推理可以适当的加速。

二、准备

        (1) 模型：yolov7.onnx

        (2) 嵌入式设备:rk3588

        (3) 系统:ubuntu 18.04

三、代码

import onnxruntime as rt
import onnx
import numpy as np
import time
 
 
# 输入数据ndarray形式
img = np.ones((1, 3, 640, 640)).astype(np.float32)
 
# onnx模型
model_path = './yolov7.onnx'
 
# 加载模型，传入模型路径
model = onnx.load_model(model_path)
# 创建一个SessionOptions对象
rtconfig = rt.SessionOptions()
 
# 设置CPU线程数为4
cpu_num_thread = 4
# 设置执行模式为ORT_SEQUENTIAL(即顺序执行)
rtconfig.intra_op_num_threads = cpu_num_thread
rtconfig.execution_mode = rt.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL
# 设置使用的ExecutionProvider为CPUExecutionProvider
providers = ['CPUExecutionProvider']
# 创建一个InferenceSession对象
sess = rt.InferenceSession(model.SerializeToString(), providers=providers, sess_options=rtconfig)
 
 
# 模型的输入和输出节点名，可以通过netron查看
input_name = 'images'
outputs_name = ['output']
# 模型推理:模型输出节点名，模型输入节点名，输入数据(注意节点名的格式！！！！！)
t1 = time.time()
net_outs = sess.run(outputs_name, {input_name: img})
result = np.array(net_outs)
t2 = time.time()
print("inf_time:", (t2 - t1))
 

        (1) 这个示例首先加载了一个ONNX模型，并创建了一个InferenceSession对象。

        (2) 为会话设置了一些选项，包括CPU线程数和执行模式。

        (3) 使用 `np.random.rand()` 函数生成了一个随机的输入数据，并将其传递给 `sess.run()` 函数进行推理。最后，将推理结果保存在 `output` 变量中。

        示例中，设置了 `cpu_num_thread = 4` 来指定使用4个CPU核心进行推理。可以根据自己的硬件配置和应用需求，调整这个参数的值。注意，这个参数的值不能超过CPU的物理核心数。

        此外，可以使用 `ExecutionMode.ORT_PARALLEL` 来指定并行执行模式，从而进一步提高推理性能。但是，需要注意的是，在并行执行模式下，模型的推理结果可能会发生微小的变化，因为并行执行会改变计算顺序。因此，在选择并行执行模式时，需要进行充分的测试和验证。

四、推理时间比对

        分别将cpu_num_thread 设置成1和4进行对比

 
# cpu_num_thread = 1
>> python3.7 test_onnx_yolov7.py 
>> 2023-05-17 10:52:18.624406353 [W:onnxruntime:, execution_frame.cc:835 
    VerifyOutputSizes] Expected shape from model of {44,7} does not match actual     
    shape of {0,7} for output output
>> inf_time: 4.372642993927002
 
 
# cpu_num_thread = 4
>> python3.7 test_onnx_yolov7.py 
>> 2023-05-17 10:52:40.901618925 [W:onnxruntime:, execution_frame.cc:835 
    VerifyOutputSizes] Expected shape from model of {44,7} does not match actual 
    shape of {0,7} for output output
>> inf_time: 1.2177777290344238

        从推理时间来看，设置后速度的优化还是不错的！！！