interpolate转onnx出错

在使用PyTorch模型导出到ONNX格式时,遇到因interpolate操作引发的错误。问题在于代码中的缩放操作F.interpolate()。通过将opset_version设置为11,成功解决了报错问题,从而能够顺利导出ONNX模型。
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pytorch导出onnx的时候报以下错误: 

原因是代码中使用interpolate进行了缩放

F.interpolate(x, size=(512, 512), mode='bilinear', align_corners=False)

 解决办法:

opset_version=11

 

 成功导出成onnx

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BevDet是一种用于自动驾驶场景中鸟瞰图(Bird's Eye View, BEV)目标检测的深度学习模型,通常基于PyTorch框架实现。将BevDet模型换为ONNX(Open Neural Network Exchange)格式,可以使其在不同深度学习框架之间进行移植和部署,例如TensorRT、OpenVINO等推理引擎。 ### BevDet模型导出为ONNX的步骤 1. **准备模型和依赖项** BevDet模型通常依赖PyTorch及其相关库(如`torchvision`),在导出之前需要确保模型已经训练完成并保存为`.pth`或`.pt`格式。同时,需要安装ONNX支持库: ```bash pip install torch onnx ``` 2. **构建模型并加载权重** 在导出前,需要实例化BevDet模型结构,并加载预训练权重。例如: ```python import torch from bevdet import BevDet # 假设BevDet是自定义模块 model = BevDet() model.load_state_dict(torch.load('bevdet.pth')) model.eval() # 设置为评估模式 ``` 3. **构造输入张量** 根据BevDet模型的输入要求构造一个示例输入。例如,输入可能是多视角图像,形状为 `(batch_size, num_cams, channels, height, width)`: ```python dummy_input = torch.randn(1, 6, 3, 256, 704) # 示例输入 ``` 4. **导出ONNX模型** 使用`torch.onnx.export`函数进行导出,并指定合适的`opset_version`。根据引用内容,建议使用`opset_version=11`或更高版本以支持更精确的插值操作[^2]: ```python torch.onnx.export( model, dummy_input, "bevdet.onnx", export_params=True, # 存储训练参数 opset_version=13, # 推荐版本 do_constant_folding=True, # 优化常量 input_names=['input'], # 输入节点名称 output_names=['output'], # 输出节点名称 dynamic_axes={ 'input': {0: 'batch_size'}, # 动态维度 'output': {0: 'batch_size'} } ) print("导出ONNX成功") ``` 5. **验证ONNX模型** 使用ONNX Runtime验证模型是否导出成功,并确保输出与PyTorch模型一致: ```python import onnx import onnxruntime as ort # 加载ONNX模型 onnx_model = onnx.load("bevdet.onnx") onnx.checker.check_model(onnx_model) # 使用ONNX Runtime推理 ort_session = ort.InferenceSession("bevdet.onnx") outputs = ort_session.run( None, {'input': dummy_input.numpy()} ) print(outputs) ``` ### 注意事项 - 如果模型中包含`Upsample`或`interpolate`操作,建议使用`opset_version >= 11`以避免插值方式不一致导致的精度问题[^2]。 - BevDet模型可能包含复杂的后处理逻辑(如BEV变换、NMS等),这些部分通常需要单独处理或集成到推理引擎中。 - 如果模型导出失败,检查模型是否包含不支持的PyTorch操作,必要时可以自定义ONNX算子或对模型结构进行简化。 --- ###
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