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15. ONNX模型裁剪：删除无用节点和输出整理

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
ONNX模型基础
ONNX格式 · 计算图结构 · 节点与张量
ONNX模型基础
03
模型冗余分析
识别无用节点 · 孤立节点 · 死分支
模型冗余分析识别无用节点
04
工具准备
Python环境 · onnx · onnxruntime
工具准备Python
05
ONNX图遍历
使用onnx.load · graph.node · graph.input/output…
ONNX图遍历
06
节点依赖关系
理解节点输入输出张量 · 拓扑排序 · 前驱后继关系
节点依赖关系理解节点输入输出…
07
无用节点判定
基于输出可达性分析 · 确定哪些节点对最终输出无贡献
无用节点判定基于输出可达性分…
08
删除节点方法
直接修改graph.node列表 · 移除无用节点并处理相关张量
删除节点方法graph.node
09
输出整理
调整模型输出 · 删除不需要的中间输出 · 保留必要输出
输出整理调整模型输出
10
输入整理
清理未使用的输入 · 确保输入张量与计算图一致
输入整理清理未使用的输入
11
张量重命名与清理
处理删除节点后遗留的悬空张量 · 避免命名冲突
张量重命名清理
12
使用onnxoptimizer
利用内置pass如eliminate… · eliminate_identity…
onnxoptimize…使用
13
自定义裁剪脚本
编写Python函数实现基于规则的无…
自定义裁剪脚本Python
14
案例实战
裁剪一个包含多余分支的简单ONNX模… · 并验证输出正确性
案例实战ONNX
15
案例实战
从预训练模型中移除分类头之外的辅助输… · 整理输出列表
案例实战从预训练模型
16
案例实战
删除推理时不需要的训练专用节点（如D… · BN的额外输出）
案例实战删除推理时不需要…
17
模型验证
使用onnxruntime推理裁剪前… · 对比输出结果
模型验证onnxruntime
18
精度影响评估
裁剪后模型精度变化 · 确保删除节点不影响核心功能
精度影响评估裁剪后模型精度变…
19
性能优化
裁剪后模型大小 · 推理速度 · 内存占用的改善评估
性能优化裁剪后模型大小
20
常见问题
删除节点后模型加载失败 · 输出不匹配 · 图结构非法等错误排查
常见问题删除节点后模型加…
21
常见问题
处理动态形状 · 条件分支 · 循环等复杂结构时的裁剪注意事项
常见问题处理动态形状
22
常见问题
与量化 · 算子融合等优化流程的兼容性
常见问题量化
23
高级技巧
基于图重写（graph rewrit…
高级技巧graph
24
高级技巧
结合onnx.shape_infer… · 辅助裁剪决策
高级技巧onnx.shape
25
高级技巧
批量处理多个模型 · 自动化裁剪流程
高级技巧批量处理多个模型
26
工具对比
onnxoptimizer · onnx-simplifier · onnxruntime的裁剪能力对比
工具对比onnxoptimize…
27
最佳实践
裁剪流程规范 · 代码复用 · 测试策略
最佳实践裁剪流程规范
28
综合实战
从完整模型出发 · 完成无用节点删除 · 输出整理
综合实战从完整模型出发
29
综合提升
设计一个可扩展的裁剪框架 · 支持自定义规则和插件
综合提升设计一个可扩展的…
30
课程总结
核心要点回顾 · 常见误区 · 学习路径建议与后续进阶方向
课程总结核心要点回顾