onnx-modifier/readme_zh-CN.md

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ONNX(Open Neural Network Exchange) 是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，经常作为不同框架模型转化的中间文件。有时我们拿到ONNX文件，想将它进行一些修改，比如：

• 删除部分节点。 比如，ONNX文件中一些前后处理的算子节点，以方便后续部署。
• 修改节点输入输出名。 比如修改某一节点的输入输出名称，更改模型拓扑结构。
• 编辑节点属性值。
• 增加新节点。

目前常用的方法是，先可视化模型图结构，然后基于ONNX的Python API编写脚本，对模型图结构进行编辑。但这可能需要我们在可视化-脚本-可视化-...之间反复横跳。而且在一张庞大的图上搜集想要修改的节点，也比较繁琐耗时。👋

能不能有一个工具，可以实时预览编辑后的可视化效果，从而更方便，快捷，直观地实现ONNX模型的编辑呢？🚀 这便是onnx-modifier (github)开发的动机。所有的编辑信息将最终汇总，统一送由ONNX Python API处理，得到编辑后的ONNX模型文件。

目前已支持下列操作：

• 删除/恢复节点
  • 删除单个节点
  • 删除一个节点及所有以该节点为根节点的子节点
  • 恢复误删的节点
• 修改节点输入输出名
• 修改模型输入输出名
• 增加模型输出节点
• 编辑节点属性值
• 增加新节点
• 修改模型batch size
• 修改模型initializers

onnx-modifier基于流行的模型可视化工具 Netron 和轻量级Web应用框架 flask 开发。希望它能给社区带来一些贡献~

安装与运行

目前支持两种方法运行onnx-modifier：

源码+命令行启动

• 拉取onnx-modifier，安装所需要的Python库

  git clone git@github.com:ZhangGe6/onnx-modifier.git
  cd onnx-modifier
  
  pip install onnx
  pip install flask
  

• 运行

  python app.py
  

从可执行文件启动

• Windows: 下载可执行文件onnx-modifier.exe (27.6MB)，双击即可启动。
  • 默认使用Edge浏览器作为运行环境。

生成可执行文件的步骤记录在app_desktop.py文件中。未来会为其他平台生成可执行文件。

点击输出中的url（默认为http://127.0.0.1:5000/），即可在浏览器中进入onnx-modifier界面。点击Open Model...，上传所需要编辑的模型文件，上传完毕后，网络可视化结构会自动显示。

用法

图结构层级的操作按钮放置在可视化页面的左上角，目前有四个：Refresh，Reset，Download和Add node. 它们的功能分别为：

• Refresh：刷新界面，预览当前编辑得到的模型图结构；

  在当前版本里，模型图结构会在每次编辑操作后即时自动更新，无需手动刷新。所以该按钮用到的次数会比之前的版本里少上不少（解放双手🙌）。

• Reset：重置模型图结构为导入时的初始状态；

• Download：保存编辑后的模型文件到本地。

• Add node：向当前模型中，添加新节点。

节点层级的操作都在节点侧边栏里，点击某一节点后即可弹出。

一起来详细康康。

删除/恢复节点

删除节点有两种模式：Delete With Children 和 Delete Single Node. 后者只删除当前单个节点；而前者还会自动删除以这个节点为根节点的所有子节点，当我们需要删除一长串节点时，这个功能会比较有用。

Delete With Children基于回溯算法实现。

执行删除操作后，被删除的节点首先会变灰显示，以供预览。如果某一个节点被误删了，在该节点的侧边栏点击Recover Node即可以将其恢复到图中。预览确认删除操作无误后，点击Enter，图结构会刷新，显示节点删除后的状态。

一个典型的删除操作如下图所示：

修改节点输入输出名

通过修改节点的输出输出名，我们可以对模型拓扑结构进行修改（如删除一些预处理/后处理节点）。该功能同样可以用在更改模型的输出的名称（即修改模型叶子节点的输出名）。

那在onnx-modifer中要怎么做呢？很简单，找到节点侧边栏的输入输出对应的输入框，键入新的名称就可以啦。图结构会根据键入的名称即时自动刷新。

举个栗子，在下图所示的模型中，我们想要删除预处理对应的节点（Sub->Mul->Sub->Transpose），可以这样做：

1. 点击第一个Conv节点，在弹出的属性栏中，将输入名称改为serving_default_input:0 (data_0节点的输出名)；
2. 图结构自动刷新，可以发现，输入节点已经和第一个Conv节点直接相连，几个预处理节点也已经从前向图中分离出来，将它们删除；
3. 完工（点击Download就可以获得编辑后的ONNX模型啦）。

如果我们希望通过修改，让节点A（比如上例中的data_0节点）连向节点B（比如上例中的第一个Conv节点），建议的方式是：将节点B的输入名称修改为节点A的输出名称，而不是把A的输出名称修改为节点B的输入名称。 因为节点B的输入名称可能同时为其他节点（比如上例中的Transpose节点）的输出名称，会导致一些预料外的结果。

上例的修改过程如下图所示：

修改模型输入输出名称

点击模型输入或输出节点，在弹出的侧边栏中，为模型输入输出键入新的名称即可。

增加模型输出节点

有时候我们需要增加/抽取某个特定节点的输出作为整个模型的输出。比如之前的模型输出节点在编辑过程中被删除了，需要增加新的，或者有时候我们需要抽取一些中间层特征输出做更细致的分析。

通过onnx-modifier，我们只需要在对应节点的侧边栏中，点击Add Output按钮即可在该节点后部增加一个模型输出节点，其名称与原节点的输出名相同。

如下图，我们增加了两个模型输出节点，分别为第一个卷积层的输出和第二个卷积层的输出。

编辑节点属性值

在节点侧边栏对应的属性值输入框中，键入新的属性值即可。

点击属性值输入框右侧的+，可显示该属性的参考信息。

增加新节点

有时候我们希望向模型中添加新节点。onnx-modifier已开始支持该功能。

在主页面的左上方，有一个Add node按钮和一个selector选择器，我们可以通过这二者的配合，完成节点的添加，只需3步：

1. 在selector中选择要添加的节点类型，在点击Add node按钮后，一个对应类型的新节点将自动出现在图上。

   selector中包含来自ai.onnx(171), ai.onnx.preview.training(4), ai.onnx.ml(18) 和 com.microsoft(1)的所有节点类型。

2. 点击这个新节点，在弹出的侧边栏中进行节点的编辑：

   • 节点属性：初始化为null （显示为undefined）。同上节，在对应的属性框中输入新值即可。
   • 修改节点输入输出名。输入输出名决定了节点将插入在图结构中的位置。

3. 完工（点击Download即可获得编辑后的ONNX模型）。

以下是该功能的一些提醒和小tip：

1. 点击节点侧边栏的NODE PROPERTIES的type框右侧的?，和节点属性框右侧的+，可以显示关于当前节点类型/属性值的参考信息。
2. 为确保正确性，节点的各属性值建议全部填写（而不是留着undefined）。默认值在当前版本可能支持得还不够好。
3. 如果一个属性值是列表类型，则各元素之间使用‘,’分隔，无需'[]'。
4. 在当前版本中，如果一个节点的输入/输出是一个列表类型（如Concat），限制最多显示8个。如果一个节点实际输入/输出小于8个，则填写对应数目的输入输出即可，多出来的应以list_custom开头，它们会在后续处理中自动被忽略。

修改模型batch size

动态batch size和固定batch size均已支持。

• 动态batch size：点击Dynamic batch size即可；
• 动态bacth size：在Fixed batch size后方输入框内填入预期的batch size值；

修改模型initializers

有时候我们要修改一些保存在模型initializer中的数值，比如卷积层的权重/偏置参数，Reshape节点的shape参数等。使用onnx-modifier，这一操作将非常简单：在对应节点侧边栏的initializer中键入新的数值，点击Download即可。

如果要修改我们新增加的节点的initializer，除了键入其数值之外，还要键入其数据类型。（如果我们不确定数据类型，可以点击NODE PROPERTIES->type->?，在弹出的节点的详细介绍界面中，可能会找到线索。）

onnx-modifer正在活跃地更新中🛠️。 欢迎使用，提issue，如果有帮助的话，感谢给个⭐~

示例模型文件

为方便测试，以下提供一些典型的样例模型文件，主要来自于onnx model zoo

• squeezeNet 链接 (4.72MB)
• MobileNet 链接 (13.3MB)
• ResNet50-int8 链接 (24.6MB)
• movenet-lightning 链接 (9.01MB)
  • 将Google提供的预训练tflite模型，使用tensorflow-onnx转换得到；
  • 模型中包含前处理和一大块后处理节点。

参考资料

• Netron
• flask
• ONNX IR Official doc
• ONNX Python API Official doc, Leimao's Blog
• ONNX IO Stream Leimao's Blog
• onnx-utils
• sweetalert