【ONNX】ONNX结构分析_onnx解构

ONNX结构分析

onnx将每一个网络的每一层或者说是每一个算子当作节点Node，再由这些Node去构建一个Graph，相当于是一个网络。最后将Graph和这个onnx模型的其他信息结合在一起，生成一个model，也就是最终的.onnx的模型。

onnx.helper----node、graph、model

在构建onnx模型这个过程中，这个文件至关重要。其中make_node、make_graph、make_model是不可或缺的。make_tensor_value_info和make_tensor是构建graph中所需要用到的。

make_node [类型:NodeProto]

make_node(op_type,inputs,outputs,name=None,doc_string=None,**kwargs)

• op_type:节点的算子类型 [类型:字符串]
  比如Conv、Relu、Add这类，详细可以参考onnx给出的算子列表，这个可以自己赋值，但最好与官网对应上，否则其他框架在跑onnx的时候会不知道这是什么。
• inputs:存放节点输入的名字 [类型:字符串列表]
  每个节点输入的数量根据情况会有不同，比如inputs(2-3)，即输入为2个或3个，可选的输入都会标注(optional)。以Conv为例，必有输入X和权重W，偏置B作为可选。
• outputs:存放节点输出的名字 [类型:字符串列表]
  与inputs类似，同样需要根据官网给出的输出个数来设置，大多数情况是一个输出，我暂且还没碰到多输出情况。
• name:节点名，可有可无，不要和op_type搞混了
• doc_string:描述文档的字符串，这个默认为None [类型:字符串]
• kwargs:存放节点的属性attributes [类型:任意]
  这个**kwargs**可以是字典形式输入，也可以拆开分别赋值(类型任意)，反正不管是什么最后这个node都给你转换成NodeProto的形式。在用IDE的时候，你可以进到一个onnx_ml_pb2.py的文件中，你可以看到诸如AttributeType、DataType、AttributeProto、ValueInfoProto、NodeProto这些描述符号。onnx_ml_pb2.py是由protoc buffer编译器通过onnx-ml.proto生成的。
  Attributes在官网也被明确的给出了，一般被标注(default:xxxxx)的可以根据自己的需求不设置，没有标注default的属性则一定需要设置。
  以Conv举例：
  auto_pad:VALID,dilations:[1,1,1],group:1,kernel_shape:(7,7),pads:[3,3,3,3],strides:(2,2)
  可以写成：

dict = {"kernel_shape": (7, 7),
"group": 1,#default为1，所以可以不写
"strides": (2, 2), 
"auto_pad": "VALID", 
"dilations": [1, 1, 1],
"pads": [3, 3, 3, 3]}#顺序无所谓
node_def = helper.make_node(
        NodeType,  # 节点名
        X_name,  # 输入
        Y_name,  # 输出
        **dict
    )
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也可以写成：

node_def = helper.make_node(
        NodeType,  # 节点名
        X_name,  # 输入
        Y_name,  # 输出
        kernel_shape = (7,7),
        strides = (2,2),
        auto_pad = "VALID",
        dilations = [1,1,1],
        pads = [3,3,3,3], 
    )
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当然你也可以自己魔改，想放什么进去都可以，不过尽量还是统一符合官网要求比较好~

make_graph [类型:GraphProto]

make_graph(nodes,name,inputs,outputs,initializer=None,doc_string=None,value_info=[])

• nodes:用make_node生成的节点列表 [类型:NodeProto列表]
  比如[node1,node2,node3,…]这种的
• name:graph的名字 [类型:字符串]
• inputs:存放graph的输入数据信息 [类型:ValueInfoProto列表]
  输入数据的信息以ValueInfoProto的形式存储，会用到make_tensor_value_info，来将输入数据的名字、数据类型、形状(维度)给记录下来。
• outputs:存放graph的输出数据信息 [类型:ValueInfoProto列表]
  与inputs相同。
• initializer:存放超参数 [类型:TensorProto列表]
  比如Conv的权重W、偏置B，BatchNormalization的scale、B、mean、var。这些参数数据都是通过make_tensor来转换成TensorProto形式。
• doc_string:描述文档的字符串，这个默认为None [类型:字符串]
• value_info:存放中间层产生的输出数据的信息 [类型:ValueInfoProto列表]

注意！ inputs、outputs、value_info都是ValueInfoProto列表形式，那么它们各自存放什么东西呢？
对于一个多层网络而言，其中间层的输入有来自上一层的输出，也有来自外界的超参数和数据，为了区分，onnx中将来自外界的超参数信息和输入数据信息统一放在inputs里，而value_info里存放的是来自经过前向计算得到的中间层输出数据的信息(2019.04.09更新：现在onnx官方提供了前向推理计算value_info并生成onnx模型的api)。注意，是信息，不是具体数据值。outputs只存放整个网络的输出信息。

第二个需要注意的是： initializer作为存放超参数具体数值的TensorProto列表，其中每个TensorProto总会有与其对应的ValueInfoProto存在，对应关系通过name来联系。比如inputs里放了一个Conv1的权重参数信息，名字为"Conv1_W"那么对应的initializer里会有个名字与其相同的TensorProto来存储这个权重参数的具体数值。

第三个需要注意的是： 对于一个网络而言如何能体现其网络结构呢？即节点与节点之间的关联。
在构建每一个node时就需要注意，当前node的输入来自于哪一个node的输出，名字要匹配上，才能将node间联系体现出来。

make_model

make_model(graph, **kwargs)

• graph:用make_graph生成的GraphProto
• **kwargs:构建ModelProto中的opset_import，这个还没弄太清楚，不过不影响生成模型

这个函数中会先实例化一个ModelProto----model，其中会对它的ir_version(现在默认是3)、graph(就是把传入的graph复制进model.graph)、opset_import做处理。具体可以看helper里的make_model这个函数。我们只要知道这是个最后把graph和模型其他信息组合在一起构建出一个完整的onnx model的函数就可以了。

onnx.helper----tensor、tensor value info、attribute

make_tensor [类型:TensorProto]

make_tensor(name,data_type,dims,vals,raw=False)

• name:数据名字，要与该数据的信息tensor value info中名字对应 [类型:字符串]
• data_type:数据类型 [类型:TensorProto.DataType] 如TensorProto.FLOAT、TensorProto.UINT8、TensorProto.FLOAT16等
• dims:数据维度 [类型:int列表/元组]
• vals:数据值，好像要可迭代的 [类型:任意]
• raw:选择是否用二进制编码 [类型:bool]
  raw为False的时候，就会用相应的TensorProto来存储基于data_type的值，若raw为True，则是用二进制编码来存储数据。
  **注：**我发现cntk官方转onnx用的是raw为False的方式，而pytorch官方转onnx用的是raw为True的方式。

make_tensor_value_info [类型:ValueInfoProto]

make_tensor_value_info(name,elem_type,shape,doc_string="",shape_denotation=None)

• name:数据信息名字 [类型:字符串]
• elem_type:数据类型 [类型:TensorProto.DataType]
• shape:数据维度(形状) [类型:int列表/元组]
• doc_string:描述文档的字符串，这个默认为None [类型:字符串]
• shape_denotation:这个没太看懂，可能是对shape的描述 [类型:字符串列表]
  根据数据类型和形状创建一个ValueInfoProto。

make_attribute [类型:AttributeProto]

make_attribute(key,value,doc_string=None)

• key:键值 [类型:字符串]
• value:数值 [类型:任意]
• doc_string:描述文档的字符串，这个默认为None [类型:字符串]
  根据数值类型来创建一个AttributeProto，这个函数用在了make_node里，用于将make_node传入的**kwargs转为AttributeProto形式。

构建一个简单的onnx模型，实质上，只要构建好每一个node，然后将它们和输入输出超参数一起塞到graph，最后转成model就可以了。

写了一个base，在构建onnx的时候可以直接调用createOnnxNode、createOnnxModel来构建一个onnx模型，可以选择把onnx保存为txt格式，很大就是了。具体流程后续补上。
代码