#码力全开·技术π对#Chrome WebNN API支持ONNX模型推理时精度损失如何调试？

在使用 Chrome WebNN API 进行 ONNX 模型推理时，如果遇到 FP16 量化导致的精度损失或输出异常，可以尝试以下步骤来调试和解决问题：

1. 检查 WebNN API 的 FP32 支持

首先，确保你使用的 WebNN API 版本支持 FP32 计算模式。WebNN API 默认可能会使用 FP16 进行推理以加速计算，但某些设备或浏览器版本可能支持 FP32。

2. 强制启用 FP32 计算模式

目前，WebNN API 并没有直接提供强制启用 FP32 的选项，但你可以通过以下方式间接实现：

a. 使用 ​​DML​​ 后端（Windows）

如果你在 Windows 上使用 DirectML 后端，可以通过设置 ​​DML_FEATURE_LEVEL​​ 来控制计算精度。确保使用支持 FP32 的功能级别。

b. 使用 ​​OpenVINO​​ 或其他后端

如果 WebNN API 的默认后端不支持 FP32，你可以尝试使用其他支持 FP32 的后端，如 OpenVINO 或 TensorFlow.js，并通过 WebNN API 的扩展机制进行集成。

c. 修改 ONNX 模型

在导出 ONNX 模型时，确保模型本身没有强制使用 FP16。你可以在训练或导出模型时指定使用 FP32 精度。

3. 调试和验证 a. 使用 WebNN API 的调试工具

Chrome DevTools 提供了一些调试工具，可以帮助你检查 WebNN API 的执行情况。你可以使用 ​​console.log​​ 或 ​​performance​​ API 来监控推理过程。

b. 对比 FP16 和 FP32 的输出

如果可能，尝试在 CPU 或其他支持 FP32 的硬件上运行相同的模型，并对比 FP16 和 FP32 的输出结果。这可以帮助你确认问题是否确实由 FP16 量化引起。

c. 检查模型输入和输出

确保模型的输入和输出格式正确，并且没有因为精度转换而导致的数据丢失或溢出。

4. 使用 WebNN Polyfill 或扩展

如果 WebNN API 的默认实现不支持 FP32，你可以考虑使用 WebNN Polyfill 或扩展来实现自定义的计算逻辑。这可能需要更多的开发工作，但可以提供更大的灵活性。

5. 反馈给 WebNN 社区

如果你发现 WebNN API 在 FP16 量化方面存在问题，可以向 WebNN 社区反馈，帮助改进 API 的实现。

6. 使用其他推理引擎

如果 WebNN API 无法满足你的需求，你可以考虑使用其他推理引擎，如 TensorFlow.js、ONNX Runtime 或 DirectML，这些引擎可能提供更灵活的精度控制选项。

总结

目前，WebNN API 对 FP32 的支持可能有限，但你可以通过选择合适的后端、修改模型或使用其他推理引擎来强制启用 FP32 计算模式。如果问题持续存在，建议向 WebNN 社区反馈以获得更多支持。