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ONNX模型跨框架数值一致性验证方法

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · ONNX生态概览
课程导入学习目标
02
ONNX基础
ONNX格式 · 算子集 · 模型结构
ONNX格式
03
跨框架推理基础
PyTorch · TensorFlow · PaddlePaddle
跨框架推理基础PyTorch
04
数值一致性定义
数值一致性的含义 · 误差来源（浮点运算 · 算子实现
数值一致性定义数值一致性的含义
05
验证环境搭建
Python环境 · 依赖安装 · ONNX Runtime
验证环境搭建Python
06
模型导出与转换
从PyTorch/TensorFlo… · 注意事项 · 算子兼容性检查
模型导出转换
07
ONNX模型检查工具
使用onnx.checker · onnx.shape_inferen… · Netron等工具验证模型结构合法性
ONNX模型检查工具
08
推理结果获取
编写统一推理接口 · 加载ONNX模型并在不同后端（CPU… · 获取输出张量
推理结果获取编写统一推理接口
09
数值比较方法
绝对误差 · 相对误差 · 均方误差
数值比较方法绝对误差
10
误差阈值设定
如何根据模型类型（分类 · 回归 · 检测）和精度要求设定合理的误差阈值
误差阈值设定如何根据模型类型
11
单次推理验证
对单个输入样本进行跨框架推理 · 比较输出差异 · 定位不一致的层或算子
单次推理验证对单个输入样本进…
12
批量数据验证
设计批量测试数据集 · 统计误差分布 · 评估整体一致性
批量数据验证设计批量测试数据…
13
随机输入测试
使用随机张量作为输入 · 覆盖更多算子路径 · 发现隐藏的数值问题
随机输入测试使用随机张量作为…
14
真实数据验证
使用代表性真实样本（图像 · 文本 · 语音）进行验证
真实数据验证使用代表性真实样…
15
算子级调试
通过ONNX Runtime的算子级… · 定位数值不一致的具体算子
算子级调试ONNX
16
精度模式影响
分析FP32 · FP16 · INT8等精度模式对数值一致性的影响
精度模式影响FP32
17
优化选项影响
比较不同优化级别（如ORT的grap…
优化选项影响ORT
18
动态形状处理
处理动态维度（batch · 序列长度）时的数值一致性验证方法
动态形状处理batch
19
多后端对比
在CPU · CUDA · TensorRT等不同后端上运行ON…
多后端对比CPU
20
自动化验证框架
设计自动化测试脚本 · 集成到CI/CD流程 · 实现持续数值一致性监控
自动化验证框架设计自动化测试脚…
21
案例实战
以ResNet50为例 · 从PyTorch导出ONNX · 在ONNX Runtime和Tens…
案例实战ResNet50
22
案例实战
以BERT模型为例 · 验证NLP模型在跨框架推理时的数值一… · 处理动态序列长度
案例实战BERT
23
案例实战
以YOLOv5为例 · 验证目标检测模型的后处理输出（边界框 · 置信度）的一致性
案例实战YOLOv5
24
常见问题与解决
导出失败 · 算子不支持 · 维度不匹配
常见问题解决
25
误差溯源方法
通过二分法定位不一致层 · 结合算子文档和源码分析根因
误差溯源方法通过二分法定位不…
26
性能与精度权衡
在验证数值一致性的同时 · 如何平衡推理速度和精度 · 避免过度优化导致误差
性能精度权衡
27
跨版本兼容性
ONNX版本升级 · 算子集变更对数值一致性的影响及应对策…
跨版本兼容性ONNX
28
综合实战项目
构建一个完整的跨框架数值一致性验证工… · 支持多模型 · 多后端
综合实战项目构建一个完整的跨…
29
最佳实践与规范
总结验证流程 · 文档记录 · 团队协作
最佳实践规范
30
课程总结与进阶
回顾核心知识点 · 探讨未来趋势（如ONNX Runti… · WebGPU
课程总结进阶