OneFlow-ONNX v0.6.0正式发布

OneFlow-ONNX v0.6.0正式发布。新版本提升了转换接口的易用性，开发了多个新特性，并新增支持6种模型以及20多种算子，此外，还修复了6个转换过程中的bug。更新详情请查看链接：https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow_convert/releases/tag/v0.6.0

欢迎通过下列代码一键安装使用，期待你的反馈。

pip install oneflow-onnx==0.6.0 

以下是本次更新主要内容。

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仓库的T5模型

• 新增支持LiBai仓库的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 修复

• 修复安装oneflow_onnx时不自动安装onnx、onnxruntime等依赖包的问题

• 修复因为版本更新导致的maxpool op转换失败的bug

• 修复unsqueeze op在Opset 13下的bug

• 修复获取tensor时硬编码导致错误

• 修复保存超大tensor时的size推导错误

• 修复了在LiBai下, 用T5做test转ONNX时遇到的问题。（支持了OneFlow在编译Graph时,采用Global Tensor进行推理的写法以及flow.bool类型Tensor作为输入）

• 修复 pool 多了一个index 输出导致TensorRT推理失败的问题

新增Feature

• 重构代码仓库的示例文档

• 重构导出onnx api，flow_weight_dir参数可选，提升易用性

• 允许mapping过程中访问到原始op_node以获得更多必要信息

• CI支持black格式化

• 支持Graph里面有Free Eager Tensor

• 转换ONNX时支持多个输入的Graph对象

版本发布过程中，感谢以下贡献者的支持 ：@Flowingsun007 、@doombeaker 、@liujuncheng、@leaves-zwx 、@CPFLAME、@BBuf、@zhongshsh

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点击“阅读原文”，欢迎体验OneFlow v0.8.0