ONNX について
はじめに ONNX is an open format built to represent machine learning models. ONNX defines a common set of operators - the building blocks of machine learning and deep learning models - and a common file format to enable AI developers to use models with a variety of frameworks, tools, runtimes, and compilers. onnx.ai より ONNX とは、機械学習モデルを表現するためのオープンなフォーマット（や周辺のエコシステム）を指します。 この記事では、あまり日本語の資料が見つからない部分、特に ON
dlshogiはCUDAに対応したNvidiaのGPUが必須になっているが、AMDのGPUやCPUのみでも動かせるようにしたいと思っている。 Microsoftがオープンソースで公開しているONNX Runtimeを使うと、様々なデバイスでONNXモデルの推論を行うことができる。 TensorRT対応で、ONNXのモデルを読み込めるようになったので、ONNX Runtimeに対応すれば同じモデルを使いまわせる。 ONNX Runtimeは、PythonやC#など複数の言語のインターフェースが提供されている。 dlshogiに組み込むにはC++のインターフェースが必要だが、C++も提供されている。 推論に使うデバイスは、CPUやCUDA、TensorRT、DirectX、MKL-DNNなど複数のデバイスを切り替えられるようになっている。 DirectXに対応すれば、AMDのGPUでも高速に推
1.4. 参考 ONNX versioning https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/Versioning.md ONNX Version Converter https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/VersionConverter.md ONNX Runtimeのバージョン互換に関するドキュメント https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/master/docs/Versioning.md ONNX バージョンと Windows ビルド https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/ai/windows-ml/onnx-versions いまさらONNXを調べた(v1.4.1) https://tk
Hundreds of Transformers experiments and models are uploaded to the Hugging Face Hub every single day. Machine learning engineers and students conducting those experiments use a variety of frameworks like PyTorch, TensorFlow/Keras, or others. These models are already used by thousands of companies and form the foundation of AI-powered products. If you deploy Transformers models in production envir
ONNXモデルのチューニングテクニック (応用編２)
サイバーエージェント AI Lab の Human Computer Interaction Team に所属している兵頭です。今回は私が半年ほど蓄積したONNXのチューニングテクニックを全てブログに残したいと思います。皆さんが既にご存知であろう基本的なことから、かなりトリッキーなチューニングまで幅広くご紹介したいと思います。長文になりますがご容赦願います。今回は応用編２です。 8. 各種トリック PyTorchやTensorFlowを経由して生成されたONNXから他のフレームワークへモデルを転用する場合に有効な様々なトリック、ワークアラウンドをご紹介します。あまり真新しい知見ではありませんが、以下でご紹介するようなトリックが記事としてまとまっているものはあまり見かけませんのでご参考になれば幸いです。エンジニアよりもリサーチャーの方々に是非読んでいただきたい内容です。ほとんどの内容が地味で
GitHub - AsuharietYgvar/AppleNeuralHash2ONNX: Convert Apple NeuralHash model for CSAM Detection to ONNX.
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オウルです。 先日オンライン開催されたMicrosoft Build 2021に参加しました。全体を通して、素晴らしいセッションで満足でしたが、機械学習にあまり馴染みがない僕のようなアプリケーションデベロッパー向けに、基 … "【初心者】.NETでONNX形式の学習済みモデルを利用して手書き数字認識" の続きを読む The post 【初心者】.NETでONNX形式の学習済みモデルを利用して手書き数字認識 first appeared on 雲の上はいつも晴れ.
ONNXの概要 | Hakky Handbook
概要 本記事では ONNX の概要について解説します。 ONNX とは ONNX（オニキス）とは、機械学習モデルを表現するために使用されるオープンソースのフォーマットです。機械学習の世界では、TensorFlow や PyTorch、Caffe、Chainer など、様々なフレームワークが存在しており。プロジェクトに応じてフレームワークを使い分けているかと思います。複数のフレームワークを扱っていると、あるのフレームワークで学習したモデルを別ののフレームワークで使いたいといった、ニーズが発生します。フレームワーク間で共通して使用可能なフォーマットである ONNX 形式に変換することにより、フレームワーク間でのモデルの共有というニーズを満たすことができます。ONNX は単一のバイナリファイルでネットワークとパラメータを表現しています。 サポート状況 ONNX は全てのフレームワークで互換
ONNX Runtimeを使ってみる その3(DirectML) - TadaoYamaokaの開発日記
ONNX RuntimeでDirectMLを使ってdlshogiのモデルの推論を行い、処理時間を比較してみた。 DirectMLを使えばAMDのGPUでも推論が実行できるようになる。 DirectMLプロバイダの使用 NuGetからビルド済みバイナリが取得できる。 Microsoft.ML.OnnxRuntime.DirectMLをインストールする。 DirectMLプロバイダを使用するにはソースに以下の行を追加する。 #include <dml_provider_factory.h> session_options.DisableMemPattern(); session_options.SetExecutionMode(ORT_SEQUENTIAL); OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_DML(session_options, 0); D
ONNX Runtime Webを使ってBlazor WebAssemblyで手書き数字認識 - Qiita
今年はBlazor WebAssemblyで画像処理をするアプリを開発していました。そのアプリで手書き数字認識の機能を搭載したいと思っていたところ、ONNX Runtime Webを利用して比較的簡単に実現することができました。そのときの手順を参考にしてBlazor WebAssemblyのアプリに指定した画像の数字を認識する簡単なプログラムを作ってみます。 ONNX Runtime Web (ORT Web) とは ONNX (Open Neural Network Exchange) は機械学習モデルのフォーマットで、PyTorchなどの機械学習フレームワークからONNX形式でモデルをエクスポートすることができます。これまでONNX形式のモデルをWebブラウザで動作させるONNX.jsがありましたが、2021年9月2日にONNX Runtime Web (ORT Web) が公開されま
GitHub - onnx/onnxmltools: ONNXMLTools enables conversion of models to ONNX
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AMD Ryzen AI (AMD XDNA)は、Windows 11のみで使用でき、ONNX Runtime としてしか利用できない？ - Vengineerの戯言
はじめに AMD Ryzen AI 対応のCPUが出てきたら、どんな感じに使えばいいのかを知りたくて、なんとなく、AMD の github を覗いてみたら、アップされていた Ryzen™ AI cloud-to-client demo ONNX Runtime として実装されているっぽい 上記のgithub のページの最後に、 Run your own models with ONNXRuntime on Ryzen AI とあり、ONNXRuntime Vitis-AI EP に飛ぶ Vitis AI Execution Provider ONNX では、backend を Execution Provider として実装することになっている。Ryzen AI では、Vitis AI Execution Provider を使うことになるという。 利用できる環境は、下記の通り。Ryzen
昨日の作業の結果、Illustration2Vecのモデルが大きすぎて貧弱なサーバーでは使えないことが分かりました。今のところ二次元画像判別器の特徴量抽出にしか使っていないので、もっと軽いモデルでも代用できるはずです。軽いモデルとして有名なSqueezenetをこれまで集めたデータでファインチューニングして様子を見てみることにします。 ファインチューニングとONNXへのエキスポート PyTorchのチュートリアルが丁寧に説明してくれているので、これをコピペして継ぎ接ぎするだけです。 Finetuning Torchvision Models — PyTorch Tutorials 1.2.0 documentation (optional) Exporting a Model from PyTorch to ONNX and Running it using ONNX Runtime —
Export to ONNX
Export to ONNX Deploying 🤗 Transformers models in production environments often requires, or can benefit from exporting the models into a serialized format that can be loaded and executed on specialized runtimes and hardware. 🤗 Optimum is an extension of Transformers that enables exporting models from PyTorch or TensorFlow to serialized formats such as ONNX and TFLite through its exporters modul
GitHub - onnx/optimizer: Actively maintained ONNX Optimizer
ONNX provides a C++ library for performing arbitrary optimizations on ONNX models, as well as a growing list of prepackaged optimization passes. The primary motivation is to share work between the many ONNX backend implementations. Not all possible optimizations can be directly implemented on ONNX graphs - some will need additional backend-specific information - but many can, and our aim is to pro
GitHub - PINTO0309/simple-onnx-processing-tools: A set of simple tools for splitting, merging, OP deletion, size compression, rewriting attributes and constants, OP generation, change opset, change to the specified input order, addition of OP, RGB to BGR
A set of simple tools for splitting, merging, OP deletion, size compression, rewriting attributes and constants, OP generation, change opset, change to the specified input order, addition of OP, RGB to BGR conversion, change batch size, batch rename of OP, and JSON convertion for ONNX models. License
このチュートリアルの前の段階では、PyTorch を使用して機械学習モデルを作成しました。 ただし、そのモデルは、.pth ファイルです。 Windows ML アプリと統合するには、モデルを ONNX 形式に変換する必要があります。 モデルのエクスポート モデルをエクスポートするには、torch.onnx.export() 関数を使用します。 この関数によってモデルを実行し、出力を計算するために使用される演算子のトレースを記録します。 Visual Studio で、次のコードを PyTorchTraining.py ファイルの main 関数の上にコピーします。 import torch.onnx #Function to Convert to ONNX def Convert_ONNX(): # set the model to inference mode model.eval()
ONNX Runtimeを使ってみる その2(性能測定) - TadaoYamaokaの開発日記
先日、ONNX Runtimeを使って、MNISTの推論を試した。 今回は、dlshogiのResnet 10ブロック、192フィルタのモデルを使って、GPUで実行した場合の速度と、CPUで実行した場合の速度を比較した。 測定条件 GPUでのONNXの推論にはTensorRT(FP16)を使用する。 CPUの測定にはONNX Runtimeを使用し、デフォルトのCPUプロバイダと、MKL-MLを有効にしたCPUプロバイダ、DNNLプロバイダのそれぞれで測定した。 OSはWindows 10 64bit、GPUはGeForce 2080Ti、CPUはCore i7-6700K(4コア、8スレッド、4GHz)を使用した。 推論の対象は、floodgateの棋譜からサンプリングした1万局面、バッチサイズは128とした。 それぞれの条件で、3回測定し、その平均時間を求める。 GPUで実行した場合の
ONNX Runtime | Home
Accelerated Cross-Platform Machine Learning Production-grade AI engine to speed up training and inferencing in your existing technology stack. In a rush? Get started easily:
ONNX Runtime Web unleashes generative AI in the browser using WebGPU - Microsoft Open Source Blog
In-browser machine learning (ML) enables web applications to execute machine learning models entirely client-side in the browser. As a key player of on-device AI, it has garnered significant interest thanks to advantages in privacy protection, enhanced portability, as well as cost and latency savings by eliminating client-server communication. Nevertheless, the rise of large generative models brin
Community PyTorch Governance | Build + CI PyTorch Contribution Guide PyTorch Design Philosophy PyTorch Governance | Mechanics PyTorch Governance | Maintainers Developer Notes CUDA Automatic Mixed Precision examples Autograd mechanics Broadcasting semantics CPU threading and TorchScript inference CUDA semantics Distributed Data Parallel Extending PyTorch Extending torch.func with autograd.Function
GitHub - microsoft/onnxruntime-training-examples: Examples for using ONNX Runtime for model training.
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Source: AuthorIn natural language processing, the state of the art is dominated by large Transformer models, which pose production challenges due to their size. The 1.5 billion parameter GPT-2, for example, is ~6 GB fully trained, and requires GPUs for anything close to realtime latency. Google’s T5 has 11 billion parameters. Microsoft’s Turing-NLG has 17 billion. GPT-3 has 153 billion parameters.
TL;DR YOLOv3のKeras版実装を利用したオリジナルデータ学習手順（2020年6月24日時点）で作成したHDF5形式（*.h5）をONNX形式に変換する方法 参考とするサイト axinc-ai/yolov3-face onnx/keras-onnx 注意点 変換したonnxファイルで推論できないことがありました。元々用意されていたonnxファイルでは推論できています。詳細な条件はまだ特定できていません。 別の方に指摘いただいたのですが、Netronで確認すると元々のリポジトリでは作成されるONNXファイルのファイルバージョンがONNX v6です。しかし、pip install keras2onnx==1.5.1を行うとonnx=1.7.0がインストールされる影響で作成されるONNXファイルのバージョンがONNX v7となるため、正常動作しないと思われます。 onnx, onnxc
GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite
Ultralytics YOLOv8 is a cutting-edge, state-of-the-art (SOTA) model that builds upon the success of previous YOLO versions and introduces new features and improvements to further boost performance and flexibility. YOLOv8 is designed to be fast, accurate, and easy to use, making it an excellent choice for a wide range of object detection and tracking, instance segmentation, image classification and
GitHub - xetdata/onnx-models: A copy of ONNX models, datasets, and code all in one GitHub repository. Follow the README to learn more.
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GitHub - azuritecoin/OnnxDiffusersUI: UI for ONNX based diffusers
This repo is no longer maintained and is out of date. Please check this fork of webui from lshqqytiger: https://github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui-directml I’ve been helping people setup Stable Diffusion and run it on their AMD graphics card (or CPU) on Windows. I’ve also wrote a basic UI for the diffusers library version to make it more user friendly. This guide is a consolidation of w
GitHub - axodox/axodox-machinelearning: This repository contains a C++ ONNX implementation of StableDiffusion.
This repository contains a fully C++ implementation of Stable Diffusion-based image synthesis, including the original txt2img, img2img and inpainting capabilities and the safety checker. This solution does not depend on Python and runs the entire image generation process in a single process with competitive performance, making deployments significantly simpler and smaller, essentially consisting a
Run PyTorch models in the browser with JavaScript by first converting your PyTorch model into the ONNX format and then loading that ONNX model into your website or app using ONNX.js. In this video, I take you through this process by building a handwritten digit recognizer that runs in the browser. Live demo: 🔗 https://vgzep.csb.app The demo sandbox code: 🔗 https://codesandbox.io/s/pytorch-to-j
ONNXファイルから不要な枝を削ってMNISTの推論を高速化してみる - a_kawashiroのブログ
この記事の中のソースコードは全てhttps://github.com/akawashiro/sonnxにあります。 概要 ニューラルネットワークから要らなそうな枝を80%削除しても精度が変わらなかった ONNXの中身をいじるのが大変だった onnxruntimeには勝てなかった 背景 機械学習の学習済みモデルを小さなデバイスで動かす、というのが最近流行っているそうです。機械学習では、学習には大きな計算コストがかかりますが、推論はそれほど大きな計算コストがかかりません。このため、学習だけを別のコンピュータで行っておいて、実際の推論は小さなデバイスで行うということが可能です。 ただし、推論だけでもそれなりに計算資源が必要です。そこで、学習済みのモデルの高速化が重要になります。Raspberry Piに搭載されているGPUを使うIdeinとか有名です。 僕も学習済みモデルの推論を高速化できそうな
ONNX Runtime Web—running your machine learning model in browser - Microsoft Open Source Blog
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ONNX 概要 - Qiita
はじめに Edge AIパイプラインツールのWeDXをGitHubに公開したら、ONNXモデルについて整理する必要があったので、この機会で整理しておきます。 ONNXとは Open Neural Network eXchangeの略です。 ディープラーニングや機械学習モデルのような人工知能モデル(以下、AIモデル)を表現するためのフォーマットです。 Microsoftさんとパートナー コミュニティによって作成されました。(GitHub - onnx) ONNXは日本語で「オニキス」と発音することが多いです。 ONNXフォーマットで作られたモデルのことをONNXモデルで呼ばれたりします。 ONNXが必要な理由 一つのAIモデルだけで業務利用に達するレベルにはいかないので複数のAIモデルを組み合わせることで精度高く表現できます。ここで複数のAIモデルはPyTorch, TensorFlow,
[English] Converting PyTorch, ONNX, Caffe, and OpenVINO (NCHW) models to Tensorflow / TensorflowLite (NHWC) in a snap - Qiita
[English] Converting PyTorch, ONNX, Caffe, and OpenVINO (NCHW) models to Tensorflow / TensorflowLite (NHWC) in a snapDeepLearningCaffeTensorFlowPyTorchONNX Japanese English 1. Introduction By following the steps in this article, you will finally be able to convert PyTorch's high-precision Semantic Segmentation U^2-Net into TensorFlow Lite. It looks like the diagram below. TensorFlow is insanely un
![[English] Converting PyTorch, ONNX, Caffe, and OpenVINO (NCHW) models to Tensorflow / TensorflowLite (NHWC) in a snap - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ac3fc0c30d32f9fc19f0707b6d79ca35eb653a2f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCRW5nbGlzaCU1RCUyMENvbnZlcnRpbmclMjBQeVRvcmNoJTJDJTIwT05OWCUyQyUyMENhZmZlJTJDJTIwYW5kJTIwT3BlblZJTk8lMjAlMjhOQ0hXJTI5JTIwbW9kZWxzJTIwdG8lMjBUZW5zb3JmbG93JTIwJTJGJTIwVGVuc29yZmxvd0xpdGUlRTIlODAlQTYmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTE5OTlhMmM4OTJkMGE1ZmExMTc0NDRlMWVlNDBmMmQ0%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBQSU5UTyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZDc0MDllNThhZDg0NWJiODAyMjk4MmQwNTI1OWRjZDU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D3478c76f80ceab69be96acf934bee71b)
ONNXには最適化の機能も含まれています。 このプログラムを実行すると、サポートしている最適化の一覧を表示できます。 from onnx import optimizer all_passes = optimizer.get_available_passes() print("Available optimization passes:") for p in all_passes: print(p) print() Available optimization passes: eliminate_deadend eliminate_identity eliminate_nop_dropout eliminate_nop_monotone_argmax eliminate_nop_pad eliminate_nop_transpose eliminate_unused_initializer
ONNXでモデルは入力サイズを可変にできます。PyTorch→ONNXの変換と、ONNXRuntimeでの推論方法、また可変にしたことによる速度の副作用を検証していきます。 きっかけ モデルの推論高速化やエッジデバイスの展開において、ONNXへの変換は避けて通れないものですが、ONNXというと入力サイズ（shape）が固定のイメージがありました。ところが調べていると「可変の入力サイズでも変換できた」というのがあったので、それを検証していきます。 参考 https://github.com/onnx/onnx/issues/654 https://pytorch.org/tutorials/advanced/super_resolution_with_onnxruntime.html https://zenn.dev/pinto0309/scraps/53d41e10054516 https
【Unity】Mediapipeでハンドトラッキング + 人物切り抜き（ONNX or TouchDesignerからSpout） - Qiita
【Unity】Mediapipeでハンドトラッキング + 人物切り抜き（ONNX or TouchDesignerからSpout）UnityTouchDesignerSpoutMediaPipeKeijiro 概要 ハンドトラッキングと人物切り抜きをUnity単体で完結させる方法と、TouchDesignerからSpoutで送受信する方法を試したのでその記録。 目次 Mediapipeでハンドトラッキング keijiro/NNCamで人物切り抜き TouchDesignerのNvidia Background TOPで切り抜き、Spoutでやり取り 最終的にはNvidia Background TOPが優秀で、Unityで動かすよりディレイが生じないTouchDesigner単体でやるほうが良さそうとなった。 コード全文載せてるので長いです。 環境 OS：Windows 10 Home C
Announcing ONNX Runtime 1.0 - Microsoft Open Source Blog
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[AWS IoT Greenglass] YOLOv5(物体検出モデル)を ONNX Runtimeで使用し、室内の人数をリアルタイムで確認できるカスタムコンポーネントを作ってみました | DevelopersIO
[AWS IoT Greenglass] YOLOv5(物体検出モデル)を ONNX Runtimeで使用し、室内の人数をリアルタイムで確認できるカスタムコンポーネントを作ってみました 1 はじめに CX 事業本部 delivery部の平内（SIN）です。 一般的に、エッジ側で機械学習の推論を行うことは、レイテンシーやスケーラビリティでメリットがあります。 今回は、その一例として、YOLOv5（物体検出モデル）をONNXフォーマットにエクスポートして、AWS IoT Greengras 上の ONNX Runtime で推論してみました。 イメージしたのは、オフィスや、店舗に設置されたカメラで人物を検出し、リアルタイムで何人いるのかをクラウドに送信するソリューソンです。 2 構成 構成は、以下の通りです。 ❶ YOLOv5のモデルは、ONNXフォーマットにエクスポートして、コンポーネントの
![[AWS IoT Greenglass] YOLOv5(物体検出モデル)を ONNX Runtimeで使用し、室内の人数をリアルタイムで確認できるカスタムコンポーネントを作ってみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f07a750d07153a4f4115972f42fc506c460997c3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F02%2Faws-iot-greengrass.png)
NVIDIAがTAOツールキットの最新バージョンをリリース ONNXモデルのウェイトインポート、REST API、TensorBoardの統合などを実装 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
NVIDIAはTAO Toolkitの最新バージョンの一般提供を開始したことを発表した。NVIDIA TAO(Train、Adapt、Optimize)フレームワークのローコードバージョンとなるこのツールキットは、音声およびビジョン認識のためのAIモデルの作成を簡略化および加速する。 TAOにより開発者は転移学習を利用し、欠陥検出や言語翻訳、交通管理など、産業界での多様なユースケースに最適化され、カスタマイズと即時実稼働が可能なモデルを作成できるようになる。これには、膨大な量のデータも必要ない。 TAO Toolkitの最新リリースには事前にトレーニングされたビジョンおよび音声認識用モデルが含まれ、開発者の生産性を向上させる。また、ONNXモデルのウェイトのインポート、REST API、およびTensorBoardの統合といった新しい機能を実装している。 最新バージョンの特徴 REST A
1. Introduction This section describes a simple procedure for combining two ONNX into one ONNX. Because it's a pain to modify the original PyTorch program when exporting ONNX from PyTorch. In order to combine two ONNX with this simple procedure, the prerequisites are The number of outputs of the first ONNX must match the number of inputs of the second ONNX. The shape of the output of the first ONN
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ONNX Runtimeを使ってみる - TadaoYamaokaの開発日記
ONNX変換・確認ライブラリ、アプリケーションまとめ - Qiita
Convert Transformers to ONNX with Hugging Face Optimum
【初心者】.NETでONNX形式の学習済みモデルを利用して手書き数字認識 | 雲の上はいつも晴れ
PyTorchでファインチューニングしたモデルをONNXで利用する - kivantium活動日記
PyTorch トレーニング モデルを ONNX に変換する
torch.onnx — PyTorch 2.3 documentation
Why you should convert your NLP pipelines to ONNX
YOLOv3のKeras版実装（keras-yolo3）をonnxに変換する - Qiita
How to Run PyTorch Models in the Browser With ONNX.js
ONNXがサポートしている最適化一覧を取得 - Qiita
PyTorch→ONNXのコンバートでモデルの入力サイズを可変にして推論する
Steps to merge two ONNX files into one