ONNX 推理，精度下降

**ONNX 推理精度下降**

在深度学习领域，ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种用于模型交换和部署的开放标准。它允许我们将训练好的模型导出为 ONNX 格式，然后在不同的平台上进行推理。然而，在某些情况下，我们可能会遇到 ONNX 推理精度下降的问题。

**问题描述**

假设我们有一个已训练好的模型，使用 PyTorch 进行了训练和测试。在测试阶段，模型的准确率达到95%。但是，当我们将该模型导出为 ONNX 格式，并在其他平台上进行推理时，精度突然下降到80%。

**原因分析**

1. **数据类型转换**: 当我们从 PyTorch 模型导出为 ONNX 时，可能会发生数据类型的转换。这可能导致模型的行为改变，从而影响精度。
2. **模型结构变化**: ONNX 格式下的模型结构可能与原来的 PyTorch 模型结构有所不同。例如，ONNX 中的层顺序或参数数量可能会有所不同，这也可能影响精度。
3. **推理环境差异**: 在不同的平台上进行推理时，环境条件（如 CPU、GPU 等）可能会有所不同。这也可能导致精度下降。

**解决方案**

1. **检查数据类型转换**: 确保在导出 ONNX 模型时使用相同的数据类型。可以通过设置 `opset_version` 参数来实现。

import onnx# 设置 opset_version 为11onnx.save(model, "model.onnx", opset_version=11)

import onnx# 打印 ONNX 模型的图结构print(onnx.utils.print_graph("model.onnx"))

import torch# 设置 device 为 GPUdevice = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

import onnximport torch# 定义一个简单的 PyTorch 模型class Net(torch.nn.Module):
 def __init__(self):
 super(Net, self).__init__()
 self.fc1 = torch.nn.Linear(5,3)
 self.fc2 = torch.nn.Linear(3,2)

 def forward(self, x):
 x = torch.relu(self.fc1(x))
 x = self.fc2(x)
 return x# 初始化模型model = Net()

# 训练模型criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
 optimizer.zero_grad()
 outputs = model(torch.randn(10,5))
 loss = criterion(outputs, torch.randn(10,2))
 loss.backward()
 optimizer.step()

# 导出 ONNX 模型onnx.save(model, "model.onnx", opset_version=11)

# 在 CPU 上进行推理import onnxruntime as ortort_session = ort.InferenceSession("model.onnx")
input_name = ort_session.get_inputs()[0].nameoutput_name = ort_session.get_outputs()[0].name# 创建输入数据input_data = torch.randn(1,5)

# 进行推理output_data = ort_session.run(output_name, {input_name: input_data.numpy()})

print("推理结果：", output_data)