关于Vitis-AI中如何安装vai_i_onnx的问题

Question

我想请问一下，在Vitis-AI3.0镜像中中我没有找到vai_c_onnx这个工具。我想请教一下如何将量化后的onnx变成.xmodel？

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

在Vitis-AI 3.0中，确实没有直接提供 vai_c_onnx 工具。这个工具在较早的版本（如Vitis-AI 2.x）中用于将量化后的ONNX模型转换为Xilinx的 .xmodel 格式。而在Vitis-AI 3.0中，工具链发生了变化，推荐使用 Vitis AI Compiler (vai_c) 来完成模型转换。

不过，你提到的是“量化后的ONNX”，这意味着你可能已经完成了模型的量化过程，现在需要将其转换为 .xmodel 文件。以下是详细的解决方案：

---

✅ 解决方案步骤

1. 确认你的模型是已量化后的ONNX模型

• 确保你的ONNX模型是经过 量化处理 的，例如通过 TensorRT 或 PyTorch Quantization 等工具进行量化。
• 如果尚未量化，可以参考以下方法进行量化。

2. 使用Vitis AI Compiler (vai_c) 转换ONNX到.xmodel

📌 注意事项：

• Vitis AI 3.0 中，vai_c 支持 ONNX 模型，但需要确保 ONNX 版本兼容。
• 请使用 Vitis AI 3.0 镜像中的工具（如 vai_c 和 vai_q）来完成操作。

🔧 命令示例：

vai_c --model your_quantized_model.onnx --arch <target_arch> --output_dir ./output

• your_quantized_model.onnx: 你的量化后的ONNX模型文件。
• <target_arch>: 目标硬件架构，比如 dpuv3（适用于Zynq UltraScale+ MPSoC）或 dpuv3e（适用于Zynq UltraScale+ MPSoC 1.5）等。
• --output_dir: 输出目录，生成 .xmodel 文件在此目录下。

📁 示例输出：

• 生成的 .xmodel 文件会位于 ./output/your_quantized_model.xmodel。

---

3. 如果模型未量化，可使用Vitis AI的量化工具进行量化

如果你还没有对ONNX模型进行量化，可以使用 Vitis AI Quantizer (vai_q) 进行量化：

📌 命令示例：

vai_q --model your_original_model.onnx --input_node <input_node_name> --output_node <output_node_name> --quantize_type int8 --output_dir ./quantized_model

• your_original_model.onnx: 未量化的原始ONNX模型。
• --input_node, --output_node: 输入和输出节点名称，需根据你的模型确定。
• --quantize_type: 选择量化类型，如 int8。
• --output_dir: 输出目录，生成量化后的ONNX模型。

---

4. 将量化后的ONNX转为.xmodel

使用上面提到的 vai_c 命令将量化后的ONNX模型转换为 .xmodel。

---

5. 验证生成的.xmodel文件

你可以使用以下命令验证 .xmodel 是否正确：

vai_c --check your_quantized_model.xmodel

这将检查 .xmodel 文件是否符合目标硬件的要求。

---

📌 总结：关键步骤一览

1. 确认你的ONNX模型是已量化过的。
2. 使用 vai_c 将ONNX模型转换为 .xmodel：

   vai_c --model your_quantized_model.onnx --arch dpuv3 --output_dir ./output
   

3. 若模型未量化，先用 vai_q 进行量化：

   vai_q --model your_original_model.onnx --input_node input --output_node output --quantize_type int8 --output_dir ./quantized_model
   

4. 最后再使用 vai_c 转换为 .xmodel。

---

🚨 注意事项

• 确保ONNX版本兼容性：Vitis AI 3.0支持ONNX 1.8及以下版本。
• 输入/输出节点名必须准确：否则可能导致模型转换失败。
• 目标架构选择要正确：根据你的Zynq设备选择合适的 --arch 参数。

---

如果你能提供具体的ONNX模型信息（如输入输出节点、模型结构等），我可以帮助你生成更精确的命令。