pointnet++模型(带控制流)的pytorch转化onnx流程记录
需积分: 14 168 浏览量
2023-02-28
09:13:29
上传
评论 2
收藏 2.29MB PDF 举报
Pointnet++模型 pytorch→ONNX→ms 方法总结
1.任务环境说明
Python3.9.13、Pytorch1.12.1+cpu、OpenEuler22.09(转 ms)、Mindsporelite
1.9.0、Windows11(转 onnx)
另外说明：本方法适用于其他 forward 含有控制流的模型进行 onnx 转化。
2.任务目标
将 pointnet++的 pytorch 模型先转化为 onnx 再转化成 ms，看是否能够转
化和推理成功，若能够转化推理成功，说明 pointnet++可以在 mindsporelite 上
进行推理，若不能转化成功，则找出不能转化成功的原因是什么，并为后续
工作安排提供依据。
3.任务结果
Pointnet++的 pytorch 模型可转化为 onnx，但是不能将 onnx 转化为 ms，
原因是 ms 中缺少三个算子去支持 onnx，分别是 onnx 的 RandomUniformLike，
SequenceErase 和 SequenceInsert 三个算子。目前查阅 mindsporelite 官网的确
未找到这三个 onnx 对应的算子，需要开发；另外，昇腾支持 onnx 的
RandomUniformLike，其他两个算子也不支持，后续需要用异构的方法解决。
4.任务难点
Pointnet++模型中有 if 条件和 for 循环两种控制流，不能直接进行 onnx
转化，需要先使用 torch.jit.script 将 nn.module 转换为 scriptmodule，而在进行
转化时，需要根据 script 特定代码条件对模型代码进行修改，期间需要根据
bug 信息进行 debug。
知识补充 1：带有条件或循环控制流的模型是怎样的代码表现形式？
剩余14页未读，继续阅读
资源评论
