Rust神经网络交换格式库tract-nnef的使用，支持高效模型转换与推理框架集成

Rust神经网络交换格式库tract-nnef的使用，支持高效模型转换与推理框架集成

安装

在项目目录中运行以下Cargo命令：

cargo add tract-nnef

或者在Cargo.toml中添加以下行：

tract-nnef = "0.21.13"

基本使用示例

以下是一个使用tract-nnef进行模型转换和推理的基本示例：

use tract_nnef::prelude::*;

fn main() -> TractResult<()> {
    // 1. 加载NNEF模型
    let mut model = tract_nnef::nnef()
        .model_for_path("path/to/model.nnef")?;
    
    // 2. 优化模型
    model = model.into_optimized()?;
    
    // 3. 转换为可执行模型
    let mut model = model.into_runnable()?;
    
    // 4. 准备输入数据
    let input = tensor1(&[1.0f32, 2.0, 3.0, 4.0])
        .into_shape(&[2, 2])?;
    
    // 5. 执行推理
    let outputs = model.run(tvec!(input.into()))?;
    
    // 6. 处理输出
    println!("模型输出: {:?}", outputs[0]);
    
    Ok(())
}

完整示例

以下是一个更完整的示例，展示了如何加载NNEF模型、进行推理并处理结果：

use tract_nnef::prelude::*;

fn main() -> TractResult<()> {
    // 初始化tract-nnef环境
    tract_nnef::init();
    
    // 1. 创建NNEF框架实例
    let nnef = tract_nnef::nnef();
    
    // 2. 从文件加载模型
    let model = nnef
        .with_tract_core()
        .model_for_path("model.nnef")?;
    
    // 3. 优化模型
    let optimized = model
        .into_optimized()?;
    
    // 4. 转换为可运行模型
    let runnable = optimized
        .into_runnable()?;
    
    // 5. 准备输入张量
    // 假设模型需要一个2x2的f32输入
    let input = tensor2(&[
        [1.0f32, 2.0], 
        [3.0, 4.0]
    ]);
    
    // 6. 执行推理
    let outputs = runnable.run(tvec!(input.into()))?;
    
    // 7. 处理输出
    for (i, output) in outputs.iter().enumerate() {
        println!("输出 {}: {:?}", i, output);
        
        // 如果需要，可以将输出转换为特定形状
        if let Ok(array) = output.to_array_view::<f32>() {
            println!("输出数组: {:?}", array);
        }
    }
    
    Ok(())
}

特性说明

  1. 模型加载：支持从NNEF格式文件加载模型
  2. 模型优化：提供模型优化功能以提高推理效率
  3. 多框架集成：可与多种推理框架集成
  4. 张量处理：提供丰富的张量操作和处理功能

许可证

tract-nnef采用MIT或Apache-2.0双重许可证。


1 回复

以下是基于您提供的内容整理的完整示例demo，首先展示内容中已有的示例，然后提供一个更完整的集成示例：

内容中提供的示例回顾

  1. 加载NNEF模型示例：
use tract_nnef::framework::Nnef;
use tract_onnx::tract_core::prelude::*;

fn main() -> TractResult<()> {
    let nnef = Nnef::default();
    let model = nnef.model_for_path("path/to/model.nnef")?;
    Ok(())
}
  1. ONNX转NNEF示例：
use tract_onnx::prelude::*;

fn convert_onnx_to_nnef() -> TractResult<()> {
    let onnx_model = tract_onnx::onnx()
        .model_for_path("model.onnx")?;
    let nnef = tract_nnef::framework::Nnef::default();
    nnef.write_to_dir(&onnx_model, "converted_model")?;
    Ok(())
}
  1. 运行推理示例：
use tract_nnef::framework::Nnef;

fn run_inference() -> TractResult<()> {
    let nnef = Nnef::default();
    let mut model = nnef.model_for_path("model.nnef")?;
    let input = tensor1(&[1.0f32, 2.0, 3.0, 4.0])
        .into_shape(&[1, 4])?;
    let outputs = model.run(tvec!(input))?;
    println!("推理结果: {:?}", outputs);
    Ok(())
}

完整集成示例

use tract_nnef::framework::Nnef;
use tract_onnx::prelude::*;
use tract_onnx::tract_core::prelude::*;
use env_logger; // 用于日志记录

fn main() -> TractResult<()> {
    // 初始化日志记录
    env_logger::init();
    
    // 1. 加载ONNX模型并转换为NNEF格式
    println!("开始转换ONNX模型到NNEF格式...");
    let onnx_model = tract_onnx::onnx()
        .model_for_path("model.onnx")?;
    
    let nnef = Nnef::default()
        .with_tract_core()  // 添加Tract核心算子支持
        .with_onnx();       // 添加ONNX算子支持
    
    nnef.write_to_dir(&onnx_model, "converted_model")?;
    println!("模型转换完成，保存到 converted_model 目录");
    
    // 2. 加载NNEF模型并进行优化
    println!("加载NNEF模型...");
    let mut model = nnef
        .model_for_path("converted_model")?
        .into_optimized()?;  // 应用模型优化
    
    // 3. 准备输入数据
    println!("准备输入数据...");
    // 创建一个4维的输入张量 (batch_size=1, channels=4)
    let input = tensor1(&[0.5f32, 1.5, 2.5, 3.5])
        .into_shape(&[1, 4])?;
    
    // 4. 运行推理
    println!("运行推理...");
    let outputs = model.run(tvec!(input))?;
    
    // 5. 处理输出结果
    println!("推理完成，结果: {:?}", outputs);
    
    Ok(())
}

示例说明

这个完整示例演示了：

  1. 初始化日志系统用于调试
  2. 加载ONNX模型并转换为NNEF格式
  3. 添加额外的算子支持(Tract核心和ONNX)
  4. 加载NNEF模型并进行优化
  5. 准备输入数据并运行推理
  6. 输出推理结果

要运行此示例，你需要：

  1. 在项目目录下准备一个ONNX模型文件(model.onnx)
  2. 在Cargo.toml中添加依赖：
[dependencies]
tract-nnef = "0.18"
tract-onnx = "0.18"
env_logger = "0.9"

这个示例展示了tract-nnef库从模型转换到推理的完整工作流程，适合作为项目集成的起点。

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