gmmhmm 转化 onnx

请问我怎么把hmmlearn训练出来的 gmmhmm网络 pickle文件 转化成onnx格式

麻烦采纳一下，谢谢啦

您可以使用thopinn的mmark工具把GMMHMM模型转化为ONNX格式。

主要步骤是:

安装mmark库 pip install mmark

加载GMMHMM模型,并提取其主要组件:

GMM模型(means, covariances 等)
转移矩阵
发射概率
使用mmark提供的ONNX节点来定义转化后的ONNX模型结构

用mmark导出ONNX模型

代码大概如下:

import pickle
from mmark import onnx_export

# Load GMMHMM model
with open('model.pkl', 'rb') as f:  
    model = pickle.load(f)

# Extract GMM models    
gmms = [mixture.gmm for mixture in model.distributions]

# Define ONNX model
onnx_model = onnx_export.define_onnx_model(
     gmms,     # GMM models  
     model.transmat, # Transition matrix
     model.startprob) # Initial state probabilities

# Export to ONNX
onnx_model.export('gmmhmm.onnx')

通过这种方式,您就可以导出GMMHMM模型的ONNX版本,接下来就可以在ONNX Runtime或其他ONNX兼容工具中部署和使用此模型了。

希望这有助于解决您的问题。如有需要,欢迎提供更多信息,我会尽量提供帮助。

将hmmlearn训练出来的GMMHMM网络pickle文件转化为ONNX格式，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

   import onnx
   from onnx import helper
   from onnx import numpy_helper
   import numpy as np
   import pickle
   

2. 加载pickle文件：

   with open('gmmhmm_model.pickle', 'rb') as f:
       model = pickle.load(f)
   

3. 创建ONNX模型：

   onnx_model = helper.make_model(
       helper.make_graph(
           nodes=[],
           name="GMMHMM",
           inputs=[],
           outputs=[],
           initializer=[],
       ),
       producer_name='hmmlearn',
   )
   

4. 添加输入和输出节点：

   input_shape = (1, model.n_components)
   input_tensor = helper.make_tensor_value_info('input', onnx.TensorProto.FLOAT, input_shape)
   onnx_model.graph.input.append(input_tensor)
   
   output_shape = (1, model.n_components)
   output_tensor = helper.make_tensor_value_info('output', onnx.TensorProto.FLOAT, output_shape)
   onnx_model.graph.output.append(output_tensor)
   

5. 将GMMHMM模型的参数转化为ONNX的initializer：

   for i in range(model.n_components):
       # 提取GMMHMM的参数
       means = model.means_[i]
       covars = model.covars_[i]
       startprob = model.startprob_[i]
       transmat = model.transmat_[i]
   
       # 创建ONNX的initializer
       means_initializer = numpy_helper.from_array(means, name=f'means_{i}')
       covars_initializer = numpy_helper.from_array(covars, name=f'covars_{i}')
       startprob_initializer = numpy_helper.from_array(startprob, name=f'startprob_{i}')
       transmat_initializer = numpy_helper.from_array(transmat, name=f'transmat_{i}')
   
       # 添加到ONNX模型的initializer
       onnx_model.graph.initializer.extend([means_initializer, covars_initializer,
                                            startprob_initializer, transmat_initializer])
   

6. 保存ONNX模型为文件：

   onnx.save_model(onnx_model, 'gmmhmm_model.onnx')
   

通过执行以上步骤，您将能够将hmmlearn训练出来的GMMHMM网络pickle文件转化为ONNX格式，并保存为一个ONNX模型文件（.onnx）。