Custom Operator তৈরি এবং ONNX মডেলে সংযোজন প্রজেক্ট

একটি Custom Operator তৈরি করা এবং এটি একটি ONNX মডেলে সংযুক্ত করা একটি জটিল প্রক্রিয়া, তবে এটি আপনাকে আপনার নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী কাস্টম অপারেশন তৈরি করার সুযোগ দেয়। এই প্রক্রিয়াটি কয়েকটি ধাপে বিভক্ত করা যেতে পারে। নিচে একটি প্রকল্পের মাধ্যমে Custom Operator তৈরি এবং ONNX মডেলে সংযুক্ত করার নির্দেশিকা দেওয়া হলো।

প্রজেক্টের বিবরণ

এখানে আমরা একটি Custom Operator তৈরি করব যা একটি সিম্পল সিগময়েড ফাংশন কার্যকর করবে এবং এটি একটি ONNX মডেলে সংযুক্ত করা হবে।

পদক্ষেপ ১: ONNX Source Code ক্লোন করা

প্রথমে, ONNX সোর্স কোড ক্লোন করুন এবং প্রয়োজনীয় ডিপেনডেন্সি ইনস্টল করুন।

git clone https://github.com/onnx/onnx.git
cd onnx

পদক্ষেপ ২: Custom Operator তৈরি করা

নতুন অপারেটরের জন্য একটি .cpp ফাইল তৈরি করুন।

// custom_sigmoid_op.cpp
#include <onnx/onnx_pb.h>
#include <onnx/shape_inference.h>
#include <cmath>

using namespace onnx;

namespace custom_ops {
    
    void Sigmoid(const TensorProto& input, TensorProto& output) {
        for (int i = 0; i < input.data_size(); ++i) {
            output.add_data(1.0 / (1.0 + exp(-input.data(i))));
        }
    }
}

পদক্ষেপ ৩: ONNX-এ অপারেটর সংজ্ঞায়িত করা

আপনার নতুন অপারেটরের জন্য onnx/onnx.proto ফাইলে একটি নতুন অপারেটর সংজ্ঞায়িত করুন।

// in onnx/onnx.proto
message CustomSigmoid {
    repeated float input = 1;
    repeated float output = 2;
}

পদক্ষেপ ৪: ONNX Runtime এ অপারেটর ইন্টিগ্রেট করা

ONNX Runtime-এ আপনার অপারেটর যুক্ত করতে একটি নতুন .cc ফাইল তৈরি করুন।

// custom_op_provider.cc
#include <onnxruntime/core/framework/op_kernel.h>

class CustomSigmoidOp : public Ort::CustomOpBase<CustomSigmoidOp, ONNX_OPERATOR_VERSION> {
public:
    void Compute(OrtKernelContext* context) const override {
        // Implement compute logic here
    }
};

// Register the custom operator
void RegisterCustomOps(Ort::SessionOptions& session_options) {
    session_options.RegisterCustomOp("CustomSigmoid", new CustomSigmoidOp());
}

পদক্ষেপ ৫: ONNX Runtime পুনর্নির্মাণ করা

নতুন অপারেটর এবং তার ইন্টিগ্রেশনের পরে ONNX Runtime পুনর্নির্মাণ করুন।

cd onnxruntime
./build.sh --config Release

পদক্ষেপ ৬: ONNX মডেল তৈরি করা

নতুন ONNX মডেল তৈরি করতে, আপনি Python ব্যবহার করতে পারেন।

import onnx
import numpy as np

# Create a simple ONNX model with the custom operator
# Note: Here you would normally use the ONNX API to create your model structure
# and add your custom operator in the model definition.

model = onnx.helper.make_model(
    opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("onnx", 12)],
    # ... define your model here including the custom operator ...
)

onnx.save(model, "model_with_custom_op.onnx")

পদক্ষেপ ৭: নতুন অপারেটর ব্যবহার করে ইনফারেন্স

ONNX Runtime ব্যবহার করে নতুন অপারেটর দিয়ে ইনফারেন্স করার সময় এটি কার্যকর করুন।

import onnxruntime as ort

# Load the ONNX model
session = ort.InferenceSession("model_with_custom_op.onnx")

# Prepare input data
input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# Run inference
predictions = session.run(None, {"input": input_data})
print(predictions)

উপসংহার

এটি একটি ONNX মডেলে Custom Operator তৈরি এবং ইন্টিগ্রেট করার একটি সাধারণ প্রক্রিয়া। যদিও এটি জটিল এবং সময়সাপেক্ষ হতে পারে, তবে এটি আপনার নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী কাস্টম অপারেশন তৈরি করার একটি শক্তিশালী উপায়। ONNX-এর শক্তিশালী ফরম্যাট এবং API ব্যবহারের মাধ্যমে, গবেষক এবং ডেভেলপাররা তাদের মডেলগুলির কার্যকারিতা এবং পারফরম্যান্স বাড়াতে সক্ষম হন।