深度學習模型轉換技術
目前的轉換技術在設計思路上主要存在兩種差異，一種是直接將模型從現有框架轉換為適合目標框架使用的格式，我們在這稱此技術為直接轉換技術；另外一種是針對深度學習設計一種開放式的檔案規範，而主流深度學習框架最終都能實現對這種規範標準的支援，這種技術的代表是開放式神經網路切換框架——onnx技術。
2.1 直接轉換技術
轉換器實現模型檔案轉換的基本原理涉及一下幾步：
讀取載入a框架生成的模型檔案，讀取並識別模型網路中的張量資料的型別/格式、運算單元的型別和引數、計算圖的結構和命名規範，以及它們之間的其他關聯資訊。
將第一步識別得到的模型結構和模型引數資訊翻譯成b框架支援的**格式，比如b框架指pytorch時，relu啟用層(運算單元)這一資訊可翻譯為torch.nn.relu()。當然，運算單元較為複雜時(特別是帶較多引數的情況)，可在轉換器中封裝乙個對應的運算單元轉換函式來實現b框架的運算單元骨架。
在b框架下儲存模型，即可得到b框架支援的模型檔案。
轉換器如能將現有模型檔案直接轉換為生產環境支援的格式，這在操作上會給使用者帶來很大的便利。但因市面上存在的深度學習框架眾多(超過10種)，目前還沒有一種轉換器能夠實現所有模型檔案之間的轉換。我在這列出部分可實現不同框架遷移的模型轉換器，如圖7所示。更完整的列表請參考：
可以看出，目前既有機構，也有個人開發一些特定場景的模型轉換器。其中最有名的模型轉換器當屬微軟於2023年開源的mmdnn框架。下面我將多花點篇幅來介紹這個框架。
圖7 不同模型檔案的轉換器
mmdnn實質上是一套用於轉換、視覺化深度神經網路模型的綜合性解決方案。mmdnn中的「mm」代表模型管理，「dnn」的意思是深度神經網路，它能夠通過中間表徵格式讓訓練模型在caffe、keras、mxnet、tensorflow、cntk、pytorch和coreml等深度學習框架之間轉換(如圖8所示)，幫助開發者實現模型在不同框架之間的互動。mmdnn主要有以下特徵：
模型檔案轉換器，不同的框架間轉換dnn模型
模型**片段生成器，生成適合不同框架的**
模型視覺化，dnn網路結構和框架引數視覺化
模型相容性測試(正在進行中)
圖8 mmdnn系統目前支援的深度學習框架
需要強調的是，強如背靠微軟的mmdnn轉換器，也僅支援部分模型的轉換，具體原因我們在3.3節有作較為詳細闡述。mmdnn在一些imagenet模型上有做測試(如圖9所示)，但官方沒有提及nlp專案上的測試情況。閱讀一些模型轉換器文件列出的運算單元支援表發現， mmdnn尚不支援一些較新的運算單元，比如prelu、bottleneck、batchnormalization等，而諸如bilstm、mask等自然語言常用的operators更是缺乏，可以推斷，僅僅依靠mmdnn的原始骨架，只能完成小部分的模型轉換。
圖9 mmdnn在一些imagenet模型上測試的結果
圖10 onnx支援的框架和轉換器
2.2.2 onnx結構規範
(此部分內容大部分直譯官方文件：
模型結構的主要目的是將元資料(meta data)與圖形(graph)相關聯，圖形包含所有可執行元素。首先，讀取模型檔案時需使用元資料，實現提供所需的資訊，以確定它是否能夠執行模型、生成日誌訊息、錯誤報告等功能。此外元資料對工具很有用，例如ide和模型庫，它需要它來告知使用者給定模型的目的和特徵。
每個model具有以下元件:
2.2.2.1 onnx運算單元集
每個模型必須明確命名運算單元，命名方式依賴於運算單元的功能。運算單元集定義可用的操作符、版本和狀態。所有模型都隱式匯入預設的onnx運算單元集。
運算單元集的屬性：
2.2.2.2 onnx運算單元
運算單元定義的屬性：
2.2.2.3 onnx序列化圖(graph)
序列化圖由一組元資料字段(metadata)，模型引數列表(a list of model parameters,)和計算節點列表組成(a list of computation nodes)。每個計算資料流圖被構造為拓撲排序的節點列表，這些節點形成圖形，其必須是無迴圈的。 每個節點代表對運算單元的呼叫。 每個節點具有零個或多個輸入以及乙個或多個輸出。
圖表具有以下屬性：
每個圖形必須定義其輸入和輸出的名稱和型別，它們被指定為「值資訊」結構，具有以下屬性：
2.2.2.4 圖的命名規範
所有名稱必須遵守c識別符號語法規則。節點，輸入，輸出，初始化器和屬性的名稱被組織到多個命名空間中。在命名空間內，每個給定圖形的每個名稱必須是唯一的。
2.2.2.5 標準化資料型別
資料型別存在兩種官方的onnx變體，兩者在支援的資料型別和支援的運算單元中存在區別。對於支援的資料型別，onnx定義只識別張量作為輸入和輸出型別。而經典的機器學習擴充套件——onnx-ml，還可識別序列和maps。對於計算圖graph和節點node的輸入和輸出、計算圖的初始化，onnx支援 原始數字、字串和布林型別，但必須用作張量的元素。
張量元素型別：
其他規範如input / output data types、attribute types等都在官網上有申明，這裡就不再羅列了。
2.2.3 onnx支援的運算單元(operator)
onnx擁有非常明確的、嚴格的神經網路框架標準，並且擁有非常詳細的官方文件。此外，它還支援非常多的運算單元，而且還在高頻地增加新的operators。目前官網列出的operators已達134種，具體名單請參考：
2.2.4 新增operator
onnx支援使用者新增operator，以解決特殊場景特殊模型的轉換，並給出新增operator的規範步驟：
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