خطوات الاستخدام
الخطوة الأولى: أدخل حجم نموذج PyTorch الخاص بك بالميغابايت (MB). هذا الحجم يشير إلى مساحة ملف النموذج المدرب باستخدام PyTorch. يُستخدم هذا الرقم كقاعدة أساسية لأن عملية التصدير إلى ONNX تحافظ على معظم المعاملات (weights) والبنية (architecture) ولكنها قد تضيف بيانات وصفية إضافية أو تُجري تحسينات تؤثر على الحجم النهائي. تأكد من أن الحجم المُدخل دقيق للحصول على تقدير أفضل.
الخطوة الثانية: اختر إصدار opset (مجموعة العمليات) الخاص بـ ONNX. إصدارات opset الأعلى (مثل 18 أو 19) تدعم عملياتًا أحدث وتحسينات أفضل في التمثيل، مما قد يقلل من حجم الملف الناتج قليلاً مقارنة بالإصدارات الأقدم (مثل 9 أو 10). مع ذلك، قد تزيد بعض الإصدارات من الحجم بسبب إضافة عُقد إضافية لضمان التوافق. الصيغة العامة المستخدمة في هذه الحاسبة: الحجم المُقدَّر = حجم PyTorch × (1 + (21 - opset) / 100). أي أن العامل يتراوح بين 1.03 لإصدار 18 و1.12 لإصدار 9.
الخطوة الثالثة: اضغط على زر "احسب" لتحصل على التقدير. ستظهر النتيجة بالميغابايت (MB) مع شرح موجز. لاحظ أن هذا التقدير تقريبي وقد يختلف حسب تعقيد النموذج (مثل عدد الطبقات والوصلات المتبقية) واستخدام تقنيات مثل التكميم (quantization) أو التعريض (pruning). يُنصح دائمًا بالتحقق من الحجم الفعلي بعد التصدير.