Sentis 是 Unity 推出的一个用于在 Unity 环境中运行机器学习模型的框架，可以简化将机器学习模型集成到 Unity 项目中的过程。
使用方法
1. 安装 Sentis
打开 Window > Package Manager
点击 + 选择 Add package by name
输入 com.unity.sentis 安装
2. 导入模型
去 Hugging Face 选择并下载你需要的模型，或者去 ModelZoo 之类下载。
在 Hugging Face 上，模型通常以 PyTorch 或 TensorFlow 格式提供，需要转换为 ONNX 格式。
假设你使用的是 PyTorch 模型，可以使用 torch.onnx.export 方法来完成转换。
import torch
from transformers import AutoModel
# Load your Hugging Face model
model = AutoModel.from_pretrained("your-model-name")
# Set the model to evaluation mode
model.eval()
# Dummy input for model export
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # Adjust dimensions as needed
# Export the model to ONNX format
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", opset_version=11)
Tips:
如果不使用 Unity 想直接在 iOS 中使用，则需要再讲 ONNX 转化为 Core Ml 格式。
3. 加载和运行模型
using UnityEngine;
using Unity.Sentis;
using System.IO;
public class SentisExample : MonoBehaviour
{
private Model runtimeModel;
private IWorker worker;
void Start()
{
// 加载 ONNX 模型文件
var modelFilePath = Application.dataPath + "/model.onnx";
var modelData = File.ReadAllBytes(modelFilePath);
// 加载模型到 Sentis
runtimeModel = ModelLoader.Load(modelData);
worker = WorkerFactory.CreateWorker(WorkerFactory.Type.ComputePrecompiled, runtimeModel);
// 准备输入数据（示例）
// 根据模型调整维度
var inputTensor = new Tensor(1, 3, 224, 224);
// 执行推理
worker.Execute(inputTensor);
var outputTensor = worker.PeekOutput();
// 处理输出数据
Debug.Log(outputTensor);
// 清理资源
inputTensor.Dispose();
outputTensor.Dispose();
worker.Dispose();
}
}
模型优化技术
为了在移动设备上高效运行，模型通常需要经过优化，包括：
1. 量化（Quantization）
将模型从32位浮点数表示转换为8位整数表示，可以显著减少模型的大小和计算需求。
2. 模型剪枝（Pruning）
移除模型中冗余的权重和节点，减少计算复杂度。
3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）
将复杂模型的知识转移到一个较小的模型中。
最新的iPhone能够运行包含数百万到数千万参数的优化模型。例如，MobileNet 和 TinyBERT 等模型经过量化和其他优化技术处理后，可以在iPhone上高效地运行。
–EOF–