1
要将网络修改为自定义节点，需要在该节点上实现新的操作。在 PyTorch 中，可以使用 torch.onnx 模块来导出 PyTorch 模型的 ONNX 格式，因此我们需要修改 op_symbolic 函数来实现新的操作。
首先，创建一个新的 OpSchema 对象，该对象定义了新操作的名称、输入和输出张量等属性。然后，可以定义 op_symbolic 函数来实现新操作的计算。
下面是示例代码：
import torch.onnx.symbolic_opset12 as sym
class MyCustomOp:
@staticmethod
def forward(ctx, input1, input2, input3):
output = input1 * input2 + input3
return output
@staticmethod
def symbolic(g, input1, input2, input3):
output = g.op("MyCustomOp", input1, input2, input3)
return output
my_custom_op_schema = sym.ai_graphcore_opset1_schema("MyCustomOp", 3, 1)
my_custom_op_schema.set_input(0, "input1", "T")
my_custom_op_schema.set_input(1, "input2", "T")
my_custom_op_schema.set_input(2, "input3", "T")
my_custom_op_schema.set_output(0, "output", "T")
my_custom_op_schema.set_doc_string("My custom op")
# Register the custom op and schema with ONNX
register_custom_op("MyCustomOp", MyCustomOp)
register_op("MyCustomOp", None, my_custom_op_schema)
在上面的示例中，我们首先使用 @staticmethod 装饰器创建了 MyCustomOp 类，并实现了 forward 和 symbolic 函数，这些函数定义了新操作的计算方式和 ONNX 格式的表示方法。
然后，我们使用 ai_graphcore_opset1_schema 函数创建了一个新的 OpSchema 对象，并为新操作定义了输入和输出张量。
最后，我们通过 register_custom_op 和 register_op 函数将自定义操作和 OpSchema 对象注册到 ONNX 中，以便使用 torch.onnx.export 方法将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。
2
要将网络修改为自定义节点，您需要：
-
实现自定义节点的 forward 和 backward 函数。
-
创建一个新的 PyTorch 操作（op）来包装自定义节点。
-
修改网络图以使用新的操作。
以下是一个示例：
- 实现自定义节点的 forward 和 backward 函数。
import torch
class CustomNode(torch.autograd.Function):
@staticmethod
def forward(ctx, input):
# implement forward function
output = input * 2
ctx.save_for_backward(input)
return output
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
# implement backward function
input, = ctx.saved_tensors
grad_input = grad_output.clone()
grad_input[input < 0] = 0
return grad_input
这里我们实现了一个乘以 2 的操作，以及后向传播的 ReLU 激活函数。
- 创建一个新的 PyTorch 操作（op）来包装自定义节点。
from torch.autograd import Function
class CustomOp(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, input):
output = CustomNode.apply(input)
ctx.save_for_backward(input)
return output
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
input, = ctx.saved_tensors
grad_input = CustomNode.apply(grad_output)
return grad_input
这里我们使用 CustomNode.apply 来调用自定义节点的前向和后向传播函数。
- 修改网络图以使用新的操作。
import torch.nn as nn
class CustomNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(CustomNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.relu = nn.ReLU()
self.custom_op = CustomOp()
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.relu(x)
x = self.custom_op(x)
return x
在这个例子中，我们添加了一个自定义操作 CustomOp，并将其插入到网络中。
这就是如何将 PyTorch 网络修改为自定义节点的过程。
3
要将自定义节点添加到ONNX图中，必须执行以下步骤：
- 创建自定义运算符
首先，创建一个自定义运算符的类。自定义的类应该继承自torch.nn.Module类。
class CustomOp(torch.nn.Module):
def __init__(self, alpha, beta):
super(CustomOp, self).__init__()
self.alpha = alpha
self.beta = beta
def forward(self, x):
# perform some custom operation on x using alpha and beta
return x
- 注册自定义运算符
为了使ONNX能够正确地识别您的自定义运算符，您需要在导出模型之前将其注册到ONNX运行时中。
from torch.onnx.symbolic_helper import parse_args
@parse_args('v', 'f', 'f')
def custom_op(g, x, alpha, beta):
# build the ONNX graph for the custom operation
output = g.op('CustomOp', x, alpha, beta)
return output
# register the custom operator
from torch.onnx import register_custom_op_symbolic
register_custom_op_symbolic('CustomOp', custom_op, 9)
- 将模型导出为ONNX
现在，您可以使用torch.onnx.export()方法将PyTorch模型导出为ONNX格式。
import torch.onnx
# create a sample model that uses the custom operator
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(10, 10),
CustomOp(alpha=1.0, beta=2.0),
torch.nn.Linear(10, 5)
)
# export the model to ONNX
input_data = torch.rand(1, 10)
torch.onnx.export(model, input_data, "model.onnx")
- 在C++中加载ONNX模型并使用自定义运算符
最后，在C++中使用ONNX运行时加载导出的模型，并使用自定义运算符来运行它。
#include <onnxruntime_cxx_api.h>
// load the ONNX model
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
Ort::SessionOptions session_options;
Ort::Session session(env, "model.onnx", session_options);
// create a test input tensor
std::vector<int64_t> input_shape = {1, 10};
std::vector<float> input_data(10);
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeDefault), input_data.data(), input_data.size(), input_shape.data(), input_shape.size());
// run the model
std::vector<std::string> output_names = session.GetOutputNames();
std::vector<Ort::Value> output_tensors = session.Run({
{"input", input_tensor}}, output_names);
4
您可以通过以下步骤来修改PyTorch中的网络，以添加自定义节点：
-
了解PyTorch的nn.Module和nn.Function类。nn.Module用于定义神经网络中的层，而nn.Function用于定义网络中的自定义操作。自定义操作可以使用PyTorch的Tensor操作和其他标准操作来定义。
-
创建自定义操作类：创建自定义操作类时，需要继承自nn.Function。自定义操作必须包含forward方法和backward方法。在forward方法中，您可以定义自定义节点的前向计算；在backward方法中，您可以定义反向传播的计算图。
-
将自定义操作类添加到网络中：您可以使用nn.Module中的register_function方法将自定义操作添加到网络中。这将使自定义操作可用于定义网络中的节点。
-
修改网络结构：您可以使用nn.Module类以及先前自定义的操作来修改网络结构。您可以添加自定义操作作为新的节点，也可以将自定义操作添加到现有节点中。
下面是一个简单的例子，演示如何使用自定义操作来创建新的网络。
import torch
from torch.autograd import Function
import torch.nn as nn
class CustomFunction(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, input):
output = input * 2
ctx.save_for_backward(input)
return output
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
input, = ctx.saved_tensors
grad_input = grad_output.clone()
grad_input[input < 0] = 0
return grad_input
class CustomNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(CustomNetwork, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, kernel_size=5, stride=1)
self.custom_op = CustomFunction.apply
self.fc1 = nn.Linear(6 * 24 * 24, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.custom_op(x)
x = x.view(-1, 6 * 24 * 24)
x = self.fc1(x)
return x
在这个例子中，我们定义了一个自定义操作CustomFunction，该操作将输入乘以2，并且在反向传播时，只计算非负输入的梯度。我们还创建了一个自定义网络CustomNetwork，该网络包括一个卷积层，一个自定义操作和一个全连接层。
要使用这个网络，您可以按照以下方式创建一个实例，然后将数据输入到网络中：
net = CustomNetwork()
input = torch.randn(1, 3, 28, 28)
output = net(input)
这将计算网络的输出，并且梯度将正确地传播回每个节点和自定义操作。