ONNX：C++通过onnxruntime使用.onnx模型进行前向计算【下载的onnxruntime是编译好的库文件，可直接使用】
一、基本介绍
微软联合Facebook等在2017年搞了个深度学习以及机器学习模型的格式标准–ONNX，旨在将所有模型格式统一为一致，更方便地实现模型部署。现在大多数的深度学习框架都支持ONNX模型转出并提供相应的导出接口。
ONNXRuntime(Open Neural Network Exchange)是微软推出的一款针对ONNX模型格式的推理框架，用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU，GPU，TensorRT，DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持，只要掌握模型导出的相应操作，便能对将不同框架的模型进行部署，提高开发效率。
利用onnx和onnxruntime实现pytorch深度框架使用C++推理进行服务器部署，模型推理的性能是比python快很多的。
1、下载
GitHub下载地址：
https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases
Release ONNX Runtime v1.9.0 · microsoft/onnxruntime · GitHub
onnxruntime-linux-x64-1.9.0.tgz
2、解压
下载的onnxruntime是直接编译好的库文件，直接放在自定义的文件夹中即可。在CMakeLists.txt中引入onnxruntime的头文件、库文件即可。
# 引入头文件
include_directories(......../onnxruntime/include)
# 引入库文件
link_directories(......../onnxruntime/lib)二、Pytorch导出.onnx模型
首先，利用pytorch自带的torch.onnx模块导出 .onnx 模型文件，具体查看该部分pytorch官方文档，主要流程如下：
import torch
checkpoint = torch.load(model_path)
model = ModelNet(params)
model.load_state_dict(checkpoint['model'])
model.eval()
input_x_1 = torch.randn(10,20)
input_x_2 = torch.randn(1,20,5)
output, mask = model(input_x_1, input_x_2)
torch.onnx.export(model,
(input_x_1, input_x_2),
'model.onnx',
input_names = ['input','input_mask'],
output_names = ['output','output_mask'],
opset_version=11,
verbose = True,
dynamic_axes={'input':{1,'seqlen'}, 'input_mask':{1:'seqlen',2:'time'},'output_mask':{0:'time'}})
torch.onnx.export参数在文档里面都有，opset_version对应的版本很重要，dynamic_axes是对输入和输出对应维度可以进行动态设置，不设置的话输入和输出的Tensor 的 shape是不能改变的，如果输入固定就不需要加。
导出的模型可否顺利使用可以先使用python进行检测
import onnxruntime as ort
import numpy as np
ort_session = ort.InferenceSession('model.onnx')
outputs = ort_session.run(None,{'input':np.random.randn(10,20),'input_mask':np.random.randn(1,20,5)})
# 由于设置了dynamic_axes,支持对应维度的变化
outputs = ort_session.run(None,{'input':np.random.randn(10,5),'input_mask':np.random.randn(1,26,2)})
# outputs 为 包含'output'和'output_mask'的list
import onnx
model = onnx.load('model.onnx')
onnx.checker.check_model(model)
如果没有异常代表导出的模型没有问题，目前torch.onnx.export只能对部分支持的Tensor操作进行识别，详情参考Supported operators，对于包括transformer等基本的模型都是没有问题的，如果出现ATen等问题，你就需要对模型不支持的Tensor操作进行改进，以免影响C++对该模型的使用。
三、模型推理流程
总体来看，整个ONNXRuntime的运行可以分为三个阶段：
- Session构造；
- 模型加载与初始化；
- 运行；
1、第1阶段：Session构造
构造阶段即创建一个InferenceSession对象。在python前端构建Session对象时，python端会通过http://onnxruntime_pybind_state.cc调用C++中的InferenceSession类构造函数，得到一个InferenceSession对象。
InferenceSession构造阶段会进行各个成员的初始化，成员包括负责OpKernel管理的KernelRegistryManager对象，持有Session配置信息的SessionOptions对象，负责图分割的GraphTransformerManager，负责log管理的LoggingManager等。当然，这个时候InferenceSession就是一个空壳子，只完成了对成员对象的初始构建。
2、第2阶段：模型加载与初始化
在完成InferenceSession对象的构造后，会将onnx模型加载到InferenceSession中并进行进一步的初始化。
2.1. 模型加载
模型加载时，会在C++后端会调用对应的Load()函数，InferenceSession一共提供了8种Load函数。包读从url，ModelProto，void* model data，model istream等读取ModelProto。InferenceSession会对ModelProto进行解析然后持有其对应的Model成员。
2.2. Providers注册
在Load函数结束后，InferenceSession会调用两个函数：RegisterExecutionProviders()和sess->Initialize();
RegisterExecutionProviders函数会完成ExecutionProvider的注册工作。这里解释一下ExecutionProvider，ONNXRuntime用Provider表示不同的运行设备比如CUDAProvider等。目前ONNXRuntimev1.0支持了包括CPU，CUDA，TensorRT，MKL等七种Providers。通过调用sess->RegisterExecutionProvider()函数，InferenceSession通过一个list持有当前运行环境中支持的ExecutionProviders。
2.3. InferenceSession初始化
即sess->Initialize()，这时InferenceSession会根据自身持有的model和execution providers进行进一步的初始化（在第一阶段Session构造时仅仅持有了空壳子成员变量）。该步骤是InferenceSession初始化的核心，一系列核心操作如内存分配，model partition，kernel注册等都会在这个阶段完成。
- 首先，session会根据level注册 graph optimization transformers，并通过GraphTransformerManager成员进行持有。
- 接下来session会进行OpKernel注册，OpKernel即定义的各个node对应在不同运行设备上的计算逻辑。这个过程会将持有的各个ExecutionProvider上定义的所有node对应的Kernel注册到session中，session通过KernelRegistryManager成员进行持有和管理。
- 然后session会对Graph进行图变换，包括插入copy节点，cast节点等。
- 接下来是model partition，也就是根运行设备对graph进行切分，决定每个node运行在哪个provider上。
- 最后，为每个node创建ExecutePlan，运行计划主要包含了各个op的执行顺序，内存申请管理，内存复用管理等操作。
3、第3阶段：模型运行
模型运行即InferenceSession每次读入一个batch的数据并进行计算得到模型的最终输出。然而其实绝大多数的工作早已经在InferenceSession初始化阶段完成。细看下源码就会发现run阶段主要是顺序调用各个node的对应OpKernel进行计算。
四、代码
和其他所有主流框架相同，ONNXRuntime最常用的语言是python，而实际负责执行框架运行的则是C++。
下面就是C++通过onnxruntime对.onnx模型的使用，参考官方样例和常见问题写的模型多输入多输出的情况，部分参数可以参考样例或者查官方API文档。
1、案例01
BasicOrtHandler.h
#include "onnxruntime_cxx_api.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include
#define CHW 0
class BasicOrtHandler {
public:
Ort::Value BasicOrtHandler::create_tensor(const cv::Mat &mat, const std::vector &tensor_dims, const Ort::MemoryInfo &memory_info_handler, std::vector &tensor_value_handler, unsigned int data_format);
protected:
Ort::Env ort_env;
Ort::Session *ort_session = nullptr;
const char *input_name = nullptr;
std::vector input_node_names;
std::vector input_node_dims; // 1 input only.
std::size_t input_tensor_size = 1;
std::vector input_values_handler;
// create input tensor
Ort::MemoryInfo memory_info_handler = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);
std::vector output_node_names;
std::vector> output_node_dims; // >=1 outputs
const char*onnx_path = nullptr;
const char *log_id = nullptr;
int num_outputs = 1;
protected:
const unsigned int num_threads; // initialize at runtime.
protected:
explicit BasicOrtHandler(const std::string &_onnx_path, unsigned int _num_threads = 1);
virtual ~BasicOrtHandler();
protected:
BasicOrtHandler(const BasicOrtHandler &) = delete;
BasicOrtHandler(BasicOrtHandler &&) = delete;
BasicOrtHandler &operator=(const BasicOrtHandler &) = delete;
BasicOrtHandler &operator=(BasicOrtHandler &&) = delete;
protected:
virtual Ort::Value transform(const cv::Mat &mat) = 0;
private:
void initialize_handler();
}; BasicOrtHandler.cpp
BasicOrtHandler::BasicOrtHandler(const std::string &_onnx_path, unsigned int _num_threads) : log_id(_onnx_path.data()), num_threads(_num_threads) {
// string to wstring
#ifdef LITE_WIN32
std::wstring _w_onnx_path(lite::utils::to_wstring(_onnx_path));
onnx_path = _w_onnx_path.data();
#else
onnx_path = _onnx_path.data();
#endif
initialize_handler();
}
void BasicOrtHandler::initialize_handler() {
// set ort env
ort_env = Ort::Env(ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR, log_id);
// 0. session options
Ort::SessionOptions session_options;
// set op threads
session_options.SetIntraOpNumThreads(num_threads);
// set Optimization options:
session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL);
// set log level
session_options.SetLogSeverityLevel(4);
// GPU compatiable.
// OrtCUDAProviderOptions provider_options;
// session_options.AppendExecutionProvider_CUDA(provider_options);
// #ifdef USE_CUDA
// OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA(session_options, 0); // C API stable.
// #endif
// 1. session
ort_session = new Ort::Session(ort_env, onnx_path, session_options);
// memory allocation and options
Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
// 2. input name & input dims
input_name = ort_session->GetInputName(0, allocator);
input_node_names.resize(1);
input_node_names[0] = input_name;
// 3. input names & output dimms
Ort::TypeInfo type_info = ort_session->GetInputTypeInfo(0);
auto tensor_info = type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo();
input_tensor_size = 1;
input_node_dims = tensor_info.GetShape();
for (unsigned int i = 0; i < input_node_dims.size(); ++i) {
input_tensor_size *= input_node_dims.at(i);
}
input_values_handler.resize(input_tensor_size);
// 4. output names & output dimms
num_outputs = ort_session->GetOutputCount();
output_node_names.resize(num_outputs);
for (unsigned int i = 0; i < num_outputs; ++i) {
output_node_names[i] = ort_session->GetOutputName(i, allocator);
Ort::TypeInfo output_type_info = ort_session->GetOutputTypeInfo(i);
auto output_tensor_info = output_type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo();
auto output_dims = output_tensor_info.GetShape();
output_node_dims.push_back(output_dims);
}
}
Ort::Value BasicOrtHandler::create_tensor(const cv::Mat &mat, const std::vector &tensor_dims, const Ort::MemoryInfo &memory_info_handler, std::vector &tensor_value_handler, unsigned int data_format) throw(std::runtime_error) {
const unsigned int rows = mat.rows;
const unsigned int cols = mat.cols;
const unsigned int channels = mat.channels();
cv::Mat mat_ref;
if (mat.type() != CV_32FC(channels)){
mat.convertTo(mat_ref, CV_32FC(channels));
} else{
mat_ref = mat; // reference only. zero-time cost. support 1/2/3/... channels
}
if (tensor_dims.size() != 4) {
throw std::runtime_error("dims mismatch.");
}
if (tensor_dims.at(0) != 1) {
throw std::runtime_error("batch != 1");
}
// CXHXW
if (data_format == CHW) {
const unsigned int target_channel = tensor_dims.at(1);
const unsigned int target_height = tensor_dims.at(2);
const unsigned int target_width = tensor_dims.at(3);
const unsigned int target_tensor_size = target_channel * target_height * target_width;
if (target_channel != channels) {
throw std::runtime_error("channel mismatch.");
}
tensor_value_handler.resize(target_tensor_size);
cv::Mat resize_mat_ref;
if (target_height != rows || target_width != cols) {
cv::resize(mat_ref, resize_mat_ref, cv::Size(target_width, target_height));
} else{
resize_mat_ref = mat_ref; // reference only. zero-time cost.
}
std::vector mat_channels;
cv::split(resize_mat_ref, mat_channels);
// CXHXW
for (unsigned int i = 0; i < channels; ++i){
std::memcpy(tensor_value_handler.data() + i * (target_height * target_width), mat_channels.at(i).data,target_height * target_width * sizeof(float));
}
return Ort::Value::CreateTensor(memory_info_handler, tensor_value_handler.data(), target_tensor_size, tensor_dims.data(), tensor_dims.size());
}
// HXWXC
const unsigned int target_channel = tensor_dims.at(3);
const unsigned int target_height = tensor_dims.at(1);
const unsigned int target_width = tensor_dims.at(2);
const unsigned int target_tensor_size = target_channel * target_height * target_width;
if (target_channel != channels) {
throw std::runtime_error("channel mismatch!");
}
tensor_value_handler.resize(target_tensor_size);
cv::Mat resize_mat_ref;
if (target_height != rows || target_width != cols) {
cv::resize(mat_ref, resize_mat_ref, cv::Size(target_width, target_height));
} else {
resize_mat_ref = mat_ref; // reference only. zero-time cost.
}
std::memcpy(tensor_value_handler.data(), resize_mat_ref.data, target_tensor_size * sizeof(float));
return Ort::Value::CreateTensor(memory_info_handler, tensor_value_handler.data(), target_tensor_size, tensor_dims.data(), tensor_dims.size());
} main.cpp
const std::string _onnx_path="";
unsigned int _num_threads = 1;
//init inference
BasicOrtHandler basicOrtHandler(_onnx_path,_num_threads);
// after transform image
const cv::Mat mat = "";
const std::vector &tensor_dims = basicOrtHandler.input_node_dims;
const Ort::MemoryInfo &memory_info_handler = basicOrtHandler.memory_info_handler;
std::vector &tensor_value_handler = basicOrtHandler.input_values_handler;
unsigned int data_format = CHW; // 预处理后的模式
// 1. make input tensor
Ort::Value input_tensor = basicOrtHandler.create_tensor(mat_rs);
// 2. inference scores & boxes.
auto output_tensors = ort_session->Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_node_names.data(), &input_tensor, 1, output_node_names.data(), num_outputs);
// 3. get output tensor
Ort::Value &pred = output_tensors.at(0); // (1,n,c)
//postprocess
... 2、案例02
#include
#include
#include
int main(int argc, char* argv[]) {
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
Ort::SessionOptions session_options;
session_options.SetIntraOpNumThreads(1);
session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_EXTENDED);
#ifdef _WIN32
const wchar_t* model_path = L"model.onnx";
#else
const char* model_path = "model.onnx";
#endif
Ort::Session session(env, model_path, session_options);
// print model input layer (node names, types, shape etc.)
Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
// print number of model input nodes
size_t num_input_nodes = session.GetInputCount();
std::vector input_node_names = {"input","input_mask"};
std::vector output_node_names = {"output","output_mask"};
std::vector input_node_dims = {10, 20};
size_t input_tensor_size = 10 * 20;
std::vector input_tensor_values(input_tensor_size);
for (unsigned int i = 0; i < input_tensor_size; i++)
input_tensor_values[i] = (float)i / (input_tensor_size + 1);
// create input tensor object from data values
auto memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor(memory_info, input_tensor_values.data(), input_tensor_size, input_node_dims.data(), 2);
assert(input_tensor.IsTensor());
std::vector input_mask_node_dims = {1, 20, 4};
size_t input_mask_tensor_size = 1 * 20 * 4;
std::vector input_mask_tensor_values(input_mask_tensor_size);
for (unsigned int i = 0; i < input_mask_tensor_size; i++)
input_mask_tensor_values[i] = (float)i / (input_mask_tensor_size + 1);
// create input tensor object from data values
auto mask_memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);
Ort::Value input_mask_tensor = Ort::Value::CreateTensor(mask_memory_info, input_mask_tensor_values.data(), input_mask_tensor_size, input_mask_node_dims.data(), 3);
assert(input_mask_tensor.IsTensor());
std::vector ort_inputs;
ort_inputs.push_back(std::move(input_tensor));
ort_inputs.push_back(std::move(input_mask_tensor));
// score model & input tensor, get back output tensor
auto output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_node_names.data(), ort_inputs.data(), ort_inputs.size(), output_node_names.data(), 2);
// Get pointer to output tensor float values
float* floatarr = output_tensors[0].GetTensorMutableData();
float* floatarr_mask = output_tensors[1].GetTensorMutableData();
printf("Done!\n");
return 0;
}
编译命令：
g++ infer.cpp -o infer onnxruntime-linux-x64-1.4.0/lib/libonnxruntime.so.1.4.0 -Ionnxruntime-linux-x64-1.4.0/include/ -std=c++11onnxruntime中Tensor支持的数据类型包括：
typedef enum ONNXTensorElementDataType {
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UNDEFINED,
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT, // maps to c type float
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UINT8, // maps to c type uint8_t
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_INT8, // maps to c type int8_t
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UINT16, // maps to c type uint16_t
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_INT16, // maps to c type int16_t
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_INT32, // maps to c type int32_t
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_INT64, // maps to c type int64_t
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_STRING, // maps to c++ type std::string
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_BOOL,
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT16,
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_DOUBLE, // maps to c type double
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UINT32, // maps to c type uint32_t
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UINT64, // maps to c type uint64_t
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_COMPLEX64, // complex with float32 real and imaginary components
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_COMPLEX128, // complex with float64 real and imaginary components
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_BFLOAT16 // Non-IEEE floating-point format based on IEEE754 single-precision
} ONNXTensorElementDataType;
其中需要注意的是使用bool型，需要从uint_8的vector转为bool型：
std::vector mask_tensor_values;
for(int i = 0; i < mask_tensor_size; i++){
mask_tensor_values.push_back((uint8_t)(true));
}
auto mask_memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);
Ort::Value mask_tensor = Ort::Value::CreateTensor(mask_memory_info, reinterpret_cast(mask_tensor_values.data()),mask_tensor_size, mask_node_dims.data(), 3);
性能测试
实际情况粗略统计，以transformer为例，onnxruntime-c++上的运行效率要比pytorch-python快2-5倍
C++-onnx：用onnxruntime部署自己的模型_u013250861的博客-CSDN博客
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