初试基于ONNX Runtime的C++部署pytorch深度学习模型（典型图像分类模型ConvNeXt为例）

前言

最近开始接触深度学习模型部署相关的知识，主要是pytorch构建的模型如何部署在C++上使用这方面的。查询了目前主流的部署方案，其中下面这篇关于OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO四种方式比较的文章相对细致的对各方案进行了比较。

https://www.cnblogs.com/shaoxx333/articles/16630781.html

文中主要结论如下图：

由于已经安装了opencv，本着“配置环境尽量简单”的偷懒原则，我的第一选择是Opencv DNN，然而后面的尝试并不顺利,dnn在加载onnx权重文件出现异常中断，后来具我分析，这可能与Opencv DNN对一些较新的算子不兼容有关。ConvNext相对于之前的卷积神经网络添加了一些运算技巧。再在网上下载了Yolov5的onnx权重，能够加载成功，这也佐证了我的思考。
最终选择另一个兼具CPU/GPU推理能力的ONNX Runtime进行C++部署，以下记录整个onnx保存到部署推理成功的过程和主要代码，供各位参考。

前期工作包括：VS / C++ opencv / python / python opencv / Pyahram / pytorch / CUDA等必要环境需要配置好。毕竟本文的重点在部署，而不是构建模型。

ConvNeXt网络概述和onnx模型权重文件保存

ConvNeXt是于2022年初发布的一种性能极高的卷积图像分类神经网络。其性能甚至超越同时代的Transfromer。当然，本文不讨论网络的具体构成，有兴趣了解的同学可以参考以下链接，b站up主 霹雳吧啦Wz 对此有详细的讲解。我们可以理解为它是一个输入为（n，3，224，224）维张量，输出为（n，5）张量的黑盒。（因为源码默认是对五个品种花的图片进行分类）。如果各位手里已经有其他在用的模型了，也可以用自己的模型，不一定非要用ConvNeXt。

https://www.bilibili.com/video/BV1SS4y157fu/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=d8ac0ff430c94b044512c4edabc63f35

源码下载地址：

https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/tree/master/pytorch_classification/ConvNeXt

配置相关环境并下载对应的数据集之后即可进行训练。训练结束后即可在生成的weight文件夹下面得到best_model.pth权重文件。到此，模型的训练工作结束，接下来开始导出onnx格式的权重文件。

为方便操作，在predict.py文件中的约47行（model.eval()语句下方）添加以下代码：

# 保存onnx模型
    # 定义输入张量和输出张量
    input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
    output_tensor = torch.randn(1, 5)
    # 将模型导出为ONNX格式
    torch.onnx.export(model, input_tensor, "./model.onnx", verbose=False, opset_version=12)

如此，运行predict.py即可在生成model.onnx权重文件的同时检查训练模型的准确性（关于predict.py加载的图片等细节我就不赘述了，相信各位是有能力处理加图片、改路径之类细节操作的）。运行成功后，即可在根目录下找到一个model.onnx。

权重文件验证

谨慎考虑，可以先在pytorch环境下加载一次model.onnx，并进行推理实验，证明这个权重文件是可用的。首先确保自己的python环境已经配置onnx和onnxruntime。

pip install onnx
pip install onnxruntime-gpu

在根目录下新建一个loadonnx.py文件。将以下代码复制进去：

import os
import json
import cv2
from torchvision import transforms
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torchvision.models as models
import torch.onnx
import onnx
import onnxruntime

# read class_indict
json_path = './class_indices.json'
assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path)

with open(json_path, "r") as f:
    class_indict = json.load(f)
# 加载ONNX模型
model = onnx.load("./model.onnx")
onnx.checker.check_model(model)

# 创建会话
session = onnxruntime.InferenceSession("./model.onnx", providers=['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'])


num_classes = 5
img_size = 224
data_transform = transforms.Compose(
        [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)),
         transforms.CenterCrop(img_size),
         transforms.ToTensor(),
         transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])

# img_path = "./5547758_eea9edfd54_n.jpg"
img_path = "./1686647709608.jpg"
assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path)
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = torch.from_numpy(img)
img = transforms.ToPILImage()(img)
img = data_transform(img)
img = torch.unsqueeze(img, dim=0)
img = img.numpy()
ort_input = {session.get_inputs()[0].name: img.astype(np.float32)}

output = session.run(None, ort_input)
output = torch.from_numpy(output[0]).cpu()
predict = torch.softmax(output, dim=1)
predicted_class = torch.argmax(output, dim=1)
predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()


print_res = "class: {}   prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)],
                                                 predict[0,predict_cla].numpy())
print(print_res)
plt.title(print_res)
plt.show()

同理，一些路径等调整修改就交给各位了，连import带空格才60行代码，不复杂的。运行loadonnx.py，得展示出一张图片：

先不考虑是否存在过拟合、图片是否来源于训练集等情况，至少到这里证明我们保存的model.onnx是有效的！那么接下去的事情就是在C++上部署这个模型了。

VS配置ONNXRuntime

在VS上配置ONNXRuntime的方法有很多种，opencv学堂的 贾志刚 已经在B站上粗略讲解了一种方案：

https://www.bilibili.com/video/BV13g4y1K71Y/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=d8ac0ff430c94b044512c4edabc63f35

当然，我认为贾志刚的配置方法稍显繁琐。同学们可以在其ONNXRuntime官网https://onnxruntime.ai/上按照自己系统、显卡情况选择下载对应的.nupkg文件。再参考以下第二个链接的方案进行配置：

https://onnxruntime.ai/
https://www.sohu.com/a/218061763_505923

而我自己的配置方案就更偷懒了，在VS中新建一个项目，配置好opencv环境。然后：项目右键》管理Nuget程序包。然后在浏览里输入onnxruntime进行搜索：

依据自己显卡等情况选择一个安装即可。配置成功！

牛刀小试，实现第一个部署！

直接上代码吧：

// load_onnx.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
#include 
#include
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
using namespace cv::dnn;
int main()
{
    /*String path = "D:/VS_zy/load_onnx/onnxweight/model.onnx";
    //dnn::Net net = dnn::readNetFromONNX(path);
    auto result = dnn::readNet("D:/VS_zy/load_onnx/onnxweight/model.onnx");*/
    //vector labelText = { "雏菊","蒲公英","玫瑰","向日葵","郁金香" };
    vector<string> labelText = { "chu ju","pu gong yin","mei gui","xiang ri kui","yu jin xiang" };
    //加载模型
    std::string onnxpath = "D:/VS_zy/load_onnx/onnxweight/model.onnx";
    std::wstring modelPath = std::wstring(onnxpath.begin(), onnxpath.end());
    Ort::SessionOptions session_options;
    Ort::Env env = Ort::Env(ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR, "ConvNext-onnx");
    session_options.SetGraphOptimizationLevel(ORT_ENABLE_BASIC);
    //OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA(session_options, 0);
    Ort::Session session_(env, modelPath.c_str(), session_options);

    //加载图片


    //cv::Mat frame = cv::imread("./img/5547758_eea9edfd54_n.jpg");
    cv::Mat frame = cv::imread("./img/1686647709608.jpg");
    //cv::Mat frame = cv::imread("./img/a.jpg");
    cv::Mat ori = frame.clone();
    /*
    resize(frame, frame, Size(224, 224));
    cv::Mat image = cv::Mat::zeros(cv::Size(224, 224), CV_8UC3);
    cv::Rect roi(0, 0, 224, 224);
    frame.copyTo(image(roi));
    cvtColor(image, image, COLOR_BGR2RGB);
    // 将图像扩大1.14倍
    cv::Size newSize(1.14 * image.cols, 1.14 * image.rows);
    cv::resize(image, image, newSize);
    // 计算裁剪后的子图左上角坐标
    int x = (image.cols - 224) / 2;
    int y = (image.rows - 224) / 2;

    // 截取中心的224*224的子图
    cv::Rect roi_(x, y, 224, 224);
    image = image(roi_);*/
    cv::Size newSize(1.14 * 224, 1.14 * 224);
    resize(frame, frame, newSize);
    //cvtColor(frame, frame, COLOR_BGR2RGB);
    cv::Mat image = frame.clone();
    // 计算裁剪后的子图左上角坐标
    int x = (image.cols - 224) / 2;
    int y = (image.rows - 224) / 2;
    // 截取中心的224*224的子图
    cv::Rect roi_(x, y, 224, 224);
    image = image(roi_);

    cv::Scalar targetMean(0.485, 0.456, 0.406);
    cv::Scalar targetStd(0.229, 0.224, 0.225);
    // 分割RGB通道
    std::vector<cv::Mat> channels;
    std::vector<cv::Mat> or_channels;
    image.convertTo(image, CV_32F);
    frame.convertTo(frame, CV_32F);
    cv::split(image, channels);
    cv::split(frame, or_channels);
    // 遍历每个通道，计算均值和标准差
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        cv::Scalar mean, stdDev;
        //cv::meanStdDev(channels[i], mean, stdDev);
        cv::meanStdDev(or_channels[i], mean, stdDev);

        double scaleFactor = targetStd[i] / stdDev[0];
        channels[i] -= mean[0];
        channels[i] *= scaleFactor;
        channels[i] += targetMean[i];
    }
    // 合并处理后的通道
    cv::merge(channels, image);
    //cv::Mat blob = image.clone();
    cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1.0, cv::Size(224, 224), cv::Scalar(0, 0, 0), true, false);
    auto allocator_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU);
    size_t tpixels = 224 * 224 * 3;
    std::array<int64_t, 4> input_shape_info{ 1, 3, 224, 224 };
    Ort::Value input_tensor_ = Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator_info, blob.ptr<float>(), tpixels, input_shape_info.data(), input_shape_info.size());
    
    //推理
    size_t numInputNodes = session_.GetInputCount();
    size_t numOutputNodes = session_.GetOutputCount();
    std::vector<std::string> input_node_names;
    std::vector<std::string> output_node_names;
    Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
    for (int i = 0; i < numInputNodes; i++) {
        auto input_name = session_.GetInputNameAllocated(i, allocator);
        input_node_names.push_back(input_name.get());   
    }
    for (int i = 0; i < numOutputNodes; i++) {
        auto out_name = session_.GetOutputNameAllocated(i, allocator);
        output_node_names.push_back(out_name.get());
    }
    const std::array<const char*, 1> inputNames = { input_node_names[0].c_str() };
    const std::array<const char*, 1> outNames = { output_node_names[0].c_str() };
    std::vector<Ort::Value> ort_outputs;
    ort_outputs = session_.Run(Ort::RunOptions{ nullptr }, inputNames.data(), & input_tensor_, 1, outNames.data(), outNames.size());
    // output data
    const float* pdata = ort_outputs[0].GetTensorMutableData<float>();
    cv::Mat dout(1, 5, CV_32F, (float*)pdata);
    cv::Mat det_output = dout.t(); // 8400x84

    //softmax
    cv::exp(det_output, det_output);
    double sum = cv::sum(det_output)[0];
    det_output /= sum;

    cv::Point maxLoc;
    double maxValue;
    int maxIndex;
    cv::minMaxLoc(det_output, nullptr, &maxValue, nullptr, &maxLoc);
    maxIndex = maxLoc.y;

    string cls = labelText[maxIndex];
    putText(ori, cls+"  p="+ std::to_string(maxValue), Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.6, Scalar(0, 0, 255), 1);

    cout << 223 << endl;
}

将以上代码复制到刚才配置好环境的项目中即可。又又又是老规矩，一些细节的调整就靠各位自己的了，其中：

OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA(session_options, 0);

的使用与否取决于你的显卡是否适配以及ONNXRuntime的配置版本。
运行后，可以在图片ori中显示结果：

至此，个人第一次图像分类卷积深度学习模型在C++上部署实现了！

其他

VS上看图像还是比较麻烦，这里推荐一个小工具：Image Watch,有了这个工具可以在调试代码的时候轻松观察过程中的所有Mat的图像、数组等信息。安装放下参考下面这个连接：

https://blog.csdn.net/Aliya_yy/article/details/128314438

如此，可以在上面代码的：

cout << 223 << endl;

这句打个断点，然后查看各个图片啦