黑名单算子转换

某些运行时并未实现 ONNX 中所有可用算子的运行时。转换器对此并不知晓，但可以对某些算子进行黑名单设置。大多数转换器不会改变其行为，如果它们使用黑名单算子，则会失败；少数转换器则会生成不同的 ONNX 图。

GaussianMixture

第一个根据算子黑名单改变其行为的转换器是针对模型 GaussianMixture 的。

from timeit import timeit
import numpy
from onnxruntime import InferenceSession
from sklearn.mixture import GaussianMixture
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from skl2onnx import to_onnx

data = load_iris()
X_train, X_test = train_test_split(data.data)
model = GaussianMixture()
model.fit(X_train)

GaussianMixture()

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默认转换

model_onnx = to_onnx(
    model,
    X_train[:1].astype(numpy.float32),
    options={id(model): {"score_samples": True}},
    target_opset=12,
)
sess = InferenceSession(
    model_onnx.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"]
)

xt = X_test[:5].astype(numpy.float32)
print(model.score_samples(xt))
print(sess.run(None, {"X": xt})[2])

[-5.91543251 -3.35684834 -3.51614607 -1.34841419 -2.9119838 ]
[[-5.915433 ]
 [-3.3568475]
 [-3.516146 ]
 [-1.3484137]
 [-2.9119852]]

不使用 ReduceLogSumExp 进行转换

参数 black_op 用于告知转换器不要使用此算子。让我们看看在这种情况下转换器会生成什么。

model_onnx2 = to_onnx(
    model,
    X_train[:1].astype(numpy.float32),
    options={id(model): {"score_samples": True}},
    black_op={"ReduceLogSumExp"},
    target_opset=12,
)
sess2 = InferenceSession(
    model_onnx2.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"]
)

xt = X_test[:5].astype(numpy.float32)
print(model.score_samples(xt))
print(sess2.run(None, {"X": xt})[2])

[-5.91543251 -3.35684834 -3.51614607 -1.34841419 -2.9119838 ]
[[-5.915433 ]
 [-3.3568475]
 [-3.5161455]
 [-1.3484137]
 [-2.9119852]]

处理时间

print(
    timeit(
        stmt="sess.run(None, {'X': xt})", number=10000, globals={"sess": sess, "xt": xt}
    )
)

print(
    timeit(
        stmt="sess2.run(None, {'X': xt})",
        number=10000,
        globals={"sess2": sess2, "xt": xt},
    )
)

0.5571775649998472
0.2685296859999653

使用 ReduceLogSumExp 的模型速度快得多。

如果转换器无法在不使用…的情况下转换

许多转换器不考虑算子的白名单和黑名单。如果转换器在不使用黑名单算子（或仅使用白名单算子）的情况下无法转换，skl2onnx 将引发错误。

try:
    to_onnx(
        model,
        X_train[:1].astype(numpy.float32),
        options={id(model): {"score_samples": True}},
        black_op={"ReduceLogSumExp", "Add"},
        target_opset=12,
    )
except RuntimeError as e:
    print("Error:", e)

Error: Operator 'Add' is black listed.