ONNX Runtime 优化指南

ONNX Runtime 是一个高性能的开源框架，用于运行 ONNX 模型。以下是关于 ONNX Runtime 优化的指南。

优化策略

1. 模型量化：将浮点模型转换为整数模型，减少模型大小和计算时间。
2. 模型剪枝：移除模型中不必要的权重，减少模型大小和提高推理速度。
3. 模型融合：将多个操作合并为一个操作，减少模型计算量。

优化步骤

1. 模型量化：

   • 使用 ONNX Runtime 的量化工具进行模型量化。
   • 例如，可以使用以下命令进行量化：

     onnx-quantization-client.py --model input.onnx --output output.onnx --calib-data data.csv
     

2. 模型剪枝：

   • 使用 ONNX Runtime 的剪枝工具进行模型剪枝。
   • 例如，可以使用以下命令进行剪枝：

     onnx-prune-client.py --model input.onnx --output output.onnx --prune-strategy magnitude --prune-threshold 0.5
     

3. 模型融合：

   • 使用 ONNX Runtime 的模型融合工具进行模型融合。
   • 例如，可以使用以下命令进行模型融合：

     onnx-fuse-client.py --model input.onnx --output output.onnx --fusion-strategy fusion_patterns
     

扩展阅读

更多关于 ONNX Runtime 的优化信息，请参考ONNX Runtime 官方文档.

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