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4. ONNX Runtime验证：导出后推理结果和训练框架对齐

共计 30 章节

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学习目标 · 核心概念 · 整体框架

课程导入学习目标

ONNX Runtime基础

ONNX Runtime的安装 · 基本用法 · 支持的平台和语言绑定

模型导出回顾

从PyTorch/TensorFlo… · 注意事项 · 算子兼容性

模型导出回顾PyTorch/Tens…

验证环境搭建

准备验证所需的Python环境 · 依赖库 · 测试数据生成方法

验证环境搭建Python

推理结果对比方法

如何比较ONNX Runtime输出… · 包括数值比较 · 形状比较

推理结果对比方法ONNX

误差分析基础

理解浮点误差 · 精度损失 · 数值稳定性对推理结果的影响

误差分析基础理解浮点误差

使用numpy进行结果对比

编写简单的脚本计算最大误差 · 均方误差 · 余弦相似度等指标

使用pytest组织验证用例

如何编写可重复的自动化测试用例 · 确保每次导出后都能快速验证

处理动态轴

当模型包含动态维度时 · 如何设置动态轴并验证不同输入形状下的…

处理动态轴当模型包含动态维…

处理批处理维度

验证batch size变化时 · ONNX Runtime与训练框架输…

处理批处理维度batch

处理预处理/后处理差异

检查输入归一化 · 图像缩放 · 输出softmax等预处理/后处理步…

处理预处理后处理差异

验证分类模型

以ResNet为例 · 导出并验证分类模型在ONNX Run…

验证分类模型ResNet

验证目标检测模型

以YOLO为例 · 处理非极大值抑制（NMS）等后处理 · 验证检测框和置信度对齐

验证目标检测模型YOLO

验证分割模型

以UNet为例 · 验证像素级输出的一致性 · 处理argmax等操作

验证分割模型UNet

验证文本模型

以BERT为例 · 处理tokenizer · attention mask等输入

验证文本模型BERT

验证时序模型

以LSTM为例 · 处理序列长度 · 隐藏状态

验证时序模型LSTM

验证生成模型

以为例 · 处理自回归生成 · 验证生成的logits对齐

验证生成模型

使用ONNX Runtime的C++ API进行验证

对比Python和C++推理结果 · 确保跨语言一致性

使用ONNX Runtime的GPU执行提供程序

验证GPU推理结果与CPU及训练框架… · 注意非确定性

处理量化模型

验证INT8/FP16量化后模型输出… · 确保在可接受范围内

处理量化模型INT8/FP16

处理自定义算子

当模型包含自定义算子时 · 如何注册自定义算子并验证其输出对齐

处理自定义算子当模型包含自定义…

常见对齐失败原因

分析导致输出不一致的常见原因 · 如算子实现差异 · 常量折叠

常见对齐失败原因分析导致输出不一…

使用ONNX Runtime的日志 · 模型图优化开关 · 逐层比较中间张量来定位差异

调试技巧ONNX

使用onnxruntime.transformers优化模型后的验证

验证优化后模型输出与原始ONNX模型…

onnxruntime.…使用

验证多输入多输出模型

处理多个输入和多个输出的情况 · 确保每个输出都对齐

验证多输入多输出…处理多个输入

验证模型版本兼容性

不同ONNX Runtime版本之间 · 不同训练框架版本之间的输出一致性

验证模型版本兼容…ONNX

自动化验证流程

设计CI/CD中的自动化验证脚本 · 每次模型更新后自动运行对齐测试

自动化验证流程CI/CD

性能与精度权衡

在验证对齐的同时 · 如何评估推理速度 · 内存占用

性能精度权衡

综合实战项目

从训练到导出再到验证的完整流程 · 包括数据准备 · 模型训练

综合实战项目从训练到导出再到…

课程总结与进阶

总结验证要点 · 介绍ONNX Runtime生态 · 未来趋势

课程总结进阶