<think>由于用户的问题是关于如何使用onnx-simplifier（onnxsim）处理具有多个动态维度输入的模型，并指定特定的shape，我需要参考站内引用中提到的onnxsim工具的使用方法，并针对多动态维度输入的场景进行解答。 根据引用[2]，我们了解到onnx-simplifier可以通过命令行简化ONNX模型。但用户的问题进一步涉及到如何处理具有多个动态维度（即输入shape中有多个维度是动态的）的模型，并希望指定这些维度的具体值。 查阅onnx-simplifier的文档可知，它支持通过`--input-shape`参数来指定输入的shape，特别是在模型具有动态输入维度时，需要固定这些维度以进行优化。如果模型有多个输入，那么需要为每个输入指定shape，多个输入之间用分号隔开。 因此，对于具有多个动态维度输入的模型，使用onnx-simplifier指定shape的方法如下： 命令格式： ```bash python -m onnxsim --input-shape <input1_name>:<shape1> <input2_name>:<shape2> ... input_model.onnx output_model.onnx ``` 但是，如果同一个输入有多个动态维度，则需要在该输入对应的shape中将动态的维度用具体数值指定。首先，我们需要知道每个输入的名称及其预期的形状。 例如，假设模型有两个输入：`input0`和`input1`，其中： - `input0`的shape为[1, 3, -1, -1]（后两个维度动态） - `input1`的shape为[-1, 100]（第一个维度动态） 我们想要将`input0`的shape固定为[1,3,224,224]，将`input1`的shape固定为[10,100]，则命令如下： ```bash python -m onnxsim --input-shape input0:1,3,224,224 input1:10,100 input_model.onnx output_model.onnx ``` 注意：输入的名称需要与模型中的输入节点名称一致，如果名称中包含特殊字符（如空格），可能需要使用引号。 如果用户不知道输入的名称，可以使用Netron可视化模型查看，或者使用以下Python代码快速查看： ```python import onnx model = onnx.load("input_model.onnx") for input in model.graph.input: print(input.name, [dim.dim_value if dim.dim_value > 0 else dim.dim_param for dim in input.type.tensor_type.shape.dim]) ``` 但是，请注意：使用onnxsim固定动态维度后，生成的模型将不再支持其他形状（除非特别设置）。因此，这种做法通常用于模型部署时已经确定输入尺寸的场景。 另外，如果模型中有多个输入，且某些输入我们不想改变其动态性（即仍然保留动态维度），那么我们不能不指定它们，因为onnxsim需要固定所有输入的shape才能进行简化。如果确实需要保留某些输入的动态维度，那么需要先通过其他方法（如使用ONNX的shape inference）来保留，但onnxsim目前要求必须固定输入形状。 因此，对于具有多个动态输入的情况，我们需要为每个输入指定一个具体的形状，以便onnxsim进行简化。 总结步骤： 1. 确定模型中每个输入节点的名称和期望的固定形状。 2. 在命令行中使用`--input-shape`参数为每个输入指定形状，多个输入则用空格分隔，每个输入格式为：`<input_name>:<dim1>,<dim2>,...` 3. 运行简化命令。 注意事项： - 如果输入名称中包含特殊字符（如冒号、空格等），建议使用引号将输入名称和形状括起来，但一般不需要，因为命令行解析会以冒号作为分隔。 - 确保指定的形状与模型兼容，否则可能会出错。 如果用户需要保留某些维度的动态性，请注意： 目前的onnx-simplifier要求固定所有输入的维度。如果用户希望简化后模型仍然支持动态维度（例如保持批处理维度动态），则可以在指定输入形状时仍然将动态维度用具体数值指定（例如用1），然后在简化后的模型中通过使用ONNX的API或工具修改回来，但这样操作比较复杂。另一种方法是，使用onnxsim的简化功能可能并不改变模型输入的形状信息（即只是对计算图进行简化），但根据我的了解，onnxsim在简化过程中会使用指定的输入形状进行常量折叠等优化，因此生成的模型输入形状会被固定。如果用户需要在简化后仍然保留动态维度，应当考虑使用其他工具或方法。 因此，对于需求是固定多个动态维度输入的情况，上述命令可以满足。但如果用户希望保留某些维度的动态性，建议简化后重新调整输入形状（例如使用onnxruntime的shape_inference或手动修改），或者考虑在导出ONNX模型时就固定好形状。 因此，针对用户的问题，核心回答就是使用`--input-shape`参数，并为每个输入指定完整的形状（包括所有维度），多个输入之间用空格分隔。 下面我将按照用户要求的结构组织回答。 </think> ### 如何使用ONNX Simplifier为多动态维度输入指定Shape 当使用`onnxsim`处理具有**多个动态维度输入**的ONNX模型时，需通过`--input-shape`参数显式指定每个输入的维度值。以下是具体步骤： #### 1. **命令格式（多输入场景）** ```bash python -m onnxsim \ --input-shape <input_name1>:<dim1>,<dim2>... <input_name2>:<dim1>,<dim2>... \ input_model.onnx \ output_model_sim.onnx ``` #### 2. **关键参数说明** - `--input-shape`：为每个输入指定固定维度，多个输入用空格分隔 - **输入名称格式**：`<input_name>:<shape>`（名称必须匹配ONNX模型） - **动态维度处理**：原始为`-1`的维度需替换为具体数值 #### 3. **操作示例 假设模型有两个输入： - 输入1名称为`pixel_values`，原始shape为`[1, 3, -1, -1]` - 输入2名称为`mask`，原始shape为`[-1, 128]` 需固定为： ```bash python -m onnxsim \ --input-shape pixel_values:1,3,224,224 mask:10,128 \ dynamic_model.onnx \ fixed_model_sim.onnx ``` #### 4. **额外工具推荐 使用`netron`可视化模型获取输入名称： 1. 在线工具：[Netron App](https://netron.app/) 2. Python代码获取输入信息： ```python import onnx model = onnx.load("model.onnx") print([i.name for i in model.graph.input]) # 打印输入节点名称 ``` > **注意**：指定shape后动态维度将消失，若需保留部分动态性（如批处理维度），可结合`onnxruntime`的`--dynamic-input-shape`参数进行后续处理[^1]