pytorch onnx 融合BN

导言

深度学习模型通常在训练过程中使用批量归一化（Batch Normalization, BN）层来加速收敛和提高模型的鲁棒性。然而，在部署模型到生产环境中时，BN层的计算会引入额外的开销，因为BN层的计算需要对每个样本进行归一化，并且需要不断更新均值和方差。这导致了在推理阶段，如果输入样本数目是1或者几个很少的话，BN层的计算结果会不稳定。

为了解决这个问题，一种常见的做法是将BN层转换为一般的卷积层，并将其参数固定为训练阶段的均值和方差。这样就不再需要在推理阶段更新均值和方差，从而提高了推理速度。

在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch和ONNX工具包，将训练好的模型中的BN层转换为卷积层，并通过代码示例来演示这一过程。

pytorch转换为ONNX模型

首先，我们需要将PyTorch的模型转换为ONNX格式。ONNX是一种跨平台、开放和可扩展的中间表示格式，它可以在不同的深度学习框架之间共享模型。

以下是将PyTorch模型转换为ONNX模型的示例代码：

import torch
import torch.onnx as onnx

# 加载PyTorch模型
model = torch.load('model.pth')

# 设置模型为评估模式
model.eval（)

# 创建虚拟输入张量
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出模型为ONNX格式
onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx')

在上述代码中，我们首先加载了已经训练好的PyTorch模型，并将其设置为评估模式（eval）。然后，我们创建了一个虚拟的输入张量作为模型的输入，并调用torch.onnx.export函数将模型导出为ONNX格式。

转换BN层为卷积层

在获得ONNX格式的模型之后，我们可以通过修改模型的图结构来将BN层转换为卷积层。这可以通过使用torch.onnx.utils.convert_graph_to_onnx函数来实现。

以下是将BN层转换为卷积层的示例代码：

import torch
import torch.onnx as onnx
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import onnx

# 加载ONNX模型
model = onnx.load('model.onnx')

# 获取模型的图结构
graph = model.graph

# 遍历图中的节点
for node in graph.node:
    # 查找BN层节点
    if node.op_type == 'BatchNormalization':
        # 获取BN层节点的输入和输出名称
        input_name = node.input[0]
        output_name = node.output[0]

        # 创建卷积层节点
        conv_node = onnx.helper.make_node(
            'Conv',
            inputs=[input_name],
            outputs=[output_name],
            name=node.name + '_conv',
            kernel_shape=[1, 1],
            strides=[1, 1],
            pads=[0, 0, 0, 0],
            group=1
        )

        # 将卷积层节点替换原来的BN层节点
        graph.node.remove(node)
        graph.node.extend([conv_node])

# 保存转换后的模型
onnx.save(model, 'model_bn_conv.onnx')

在上述代码中，我们首先加载了已经转换为ONNX格式的模型，并获取了模型的图结构。然后，我们遍历图中的节点，查找BN层节点。对于每个BN层节点，我们创建一个相应的卷积层节点，并将其替换原来的BN层节点。最后，我们保存转换后的模型。

加载转换后的模型并推理

在获得转换后的模型之后，我们可以使用PyTorch