OneFlow-ONNX v0.6.0正式發(fā)布。新版本提升了轉(zhuǎn)換接口的易用性，開發(fā)了多個(gè)新特性，并新增支持6種模型以及20多種算子，此外，還修復(fù)了6個(gè)轉(zhuǎn)換過程中的bug。更新詳情請(qǐng)查看鏈接：https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow_convert/releases/tag/v0.6.0

歡迎通過下列代碼一鍵安裝使用，期待你的反饋。

pip install oneflow-onnx==0.6.0

以下是本次更新主要內(nèi)容。

(資料圖)

新增支持的模型

新增支持MobileNetv3

新增支持SqueezeNet

新增支持YOLOv5

新增支持Disco Diffusion

新增支持LiBai倉庫的T5模型

新增支持LiBai倉庫的VisionTransformer 模型

新增支持的Op

新增支持hard_swish和hard_sigmoid op

新增支持arange op

新增支持expand_dims op

新增支持narrow op

新增支持silu op

新增支持upsample_nearest_2d op

新增支持var op

新增支持conv1d op

新增支持scalar_div op

新增支持cublas_fused_mlp op

新增支持elementwise max/min op

新增支持broadcast_matmul，where，scalar_logical_less，scalar_logical_greater，gather op

新增expand op

新增支持fill_ op

新增支持gelu op

新增支持layernorm op

新增支持amp_white_identity/amp_black_identity op

BUG 修復(fù)

修復(fù)安裝oneflow_onnx時(shí)不自動(dòng)安裝onnx、onnxruntime等依賴包的問題

修復(fù)因?yàn)榘姹靖聦?dǎo)致的maxpool op轉(zhuǎn)換失敗的bug

修復(fù)unsqueeze op在Opset 13下的bug

修復(fù)獲取tensor時(shí)硬編碼導(dǎo)致錯(cuò)誤

修復(fù)保存超大tensor時(shí)的size推導(dǎo)錯(cuò)誤

修復(fù)了在LiBai下, 用T5做test轉(zhuǎn)ONNX時(shí)遇到的問題。（支持了OneFlow在編譯Graph時(shí),采用Global Tensor進(jìn)行推理的寫法以及flow.bool類型Tensor作為輸入）

修復(fù) pool 多了一個(gè)index 輸出導(dǎo)致TensorRT推理失敗的問題

新增Feature

重構(gòu)代碼倉庫的示例文檔

重構(gòu)導(dǎo)出onnx api，flow_weight_dir參數(shù)可選，提升易用性

允許mapping過程中訪問到原始o(jì)p_node以獲得更多必要信息

CI支持black格式化

支持Graph里面有Free Eager Tensor

轉(zhuǎn)換ONNX時(shí)支持多個(gè)輸入的Graph對(duì)象

版本發(fā)布過程中，感謝以下貢獻(xiàn)者的支持 ：@Flowingsun007?、@doombeaker?、@liujuncheng、@leaves-zwx?、@CPFLAME、@BBuf、@zhongshsh

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歡迎Star、試用OneFlow最新版本：https://github.com/Oneflow-Inc/oneflowOneFlow is a deep learning framework designed to be user-friendly, scalable and efficient. - GitHub - Oneflow-Inc/oneflow: OneFlow is a deep learning framework designed to be user-friendly, scalable and efficient.https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow

關(guān)鍵詞： 正式發(fā)布 ONNX