尝试将双线性层转换为 onnx 时，上采样 ONNX 给出 INVALID_GRAPH

Question

当我将在 Pytorch 上训练的具有双线性层的网络转换为 ONNX 时，出现以下错误

RuntimeError: [ONNXRuntimeError] : 10 : INVALID_GRAPH : Load model from test.onnx failed:Type Error: Type 'tensor(int64)' of input parameter (11) of operator (Floor) in node () is invalid.

我不确定为什么会出现此错误，我尝试从源代码构建 ONNX，但问题似乎仍然没有解决。

关于可能导致此错误的原因有什么想法吗？或者如何解决这个问题？

复制方式-

from torch import nn

import torch
import torch.nn.functional as F
import onnxruntime as rt

class Upsample(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        #l = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=1, stride=1, padding=1, bias=True)
        return F.interpolate(x, scale_factor=2, mode="bilinear", align_corners=False)

m = Upsample()
v = torch.randn(1,3,128,128, dtype=torch.float32, requires_grad=False)

torch.onnx.export(m, v, "test.onnx")
sess = rt.InferenceSession("test.onnx")

Answer 1

此错误已在 https://github.com/pytorch/pytorch/pull/21434 中修复（修复在 functional.py 中），因此如果您安装 pytorch 的夜间构建，您应该能够得到它。

但是，在同一个 PR 中，在双线性模式下转换 Upsample 已被禁用；原因是Pytorch的bilinear mode和ONNX的不对齐，Nearest mode是目前唯一支持的模式

ONNX 中的上采样（现在称为调整大小）正在 opset 11 中更新，以支持与 https://github.com/onnx/onnx/pull/2057 中的 Pytorch 对齐的双线性模式，但这尚未推出。

尝试将双线性层转换为 onnx 时，上采样 ONNX 给出 INVALID_GRAPH

Upsample ONNX gives INVALID_GRAPH when trying to convert bilinear layer to onnx

pytorch

onnx