RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since it's not constant, please try to make things

最新推荐文章于 2023-02-10 15:07:49 发布
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#pytorch #onnx

本文解决了一个在Pytorch1.1版本中将模型转换为ONNX格式时出现的bug，提供了详细的步骤来安装特定版本的torch和torchvision库，以确保转换过程顺利进行。
RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since it‘s not constant, please try to make things
qq_38765642的博客
11-12 1291
pytorch的onnx经典报错问题！！！ RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since it’s not constant, please try to make things 最近一直在跑代码，然后发现每次配置好环境，总会出现同一个错误！就是令人头晕的onnx问题之一：RuntimeError！????据说这个问题是pytorch 1.1.0的pytorch模型转onnx的bug，还能说啥呢????‍♂️ ONNX是个什么东东？？????
Pytorch模型转onnx模型实例
09-18
在转换过程中可能会遇到的典型问题之一是出现错误信息提示：“RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since it's not constant, please try to make things (e.g., kernel size) static if possible”...
pytorch导出onnx格式时报错，RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since it's not constant, please
mjiansun的专栏
10-15 3623
运行程序，Pytorch版YOLOv3，链接地址： https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 Pytorch版本：1.1.0 onnx转换程序： import torch import torchvision from models import * import argparse def main(): par...
【pytorch】转onnx报错Failed to export an ONNX attribute
怡宝2号
06-01 984
pytorch转onnx报错 RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since it’s not constant, please try to make things (e.g., kernel size) static if possible 解决方案 将pytorch转到1.0.1版本解决了。
RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute ‘onnx::Cast‘
weixin_44430537的博客
08-03 643
RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute 'onnx::Cast'
pytorch转onnx报错： Failed to export an ONNX attribute ‘onnx::Gather’, since it’s not constant
02-10 1256
python转onnx报错 Failed to export an ONNX attribute ‘onnx::Gather’, since it’s not constant, please try to make things (e.g., kernel size) static if possible
【onnx】——since it‘s not constant, please try to make things (e.g., kernel size) static if possible
怡宝2号
05-19 818
onnx，pytorch pytorch转onnx时的时候报错： since it's not constant, please try to make things (e.g., kernel size) static if possible 主要是一些tensor的尺寸没有固定，可以通过pycharm在symbolic_helper.py文件中的如下位置打断点。 elif value.node().kind() == 'prim::ListConstruct': if d.
Pytorch ONNX模型转换示例
最新发布
11-11
### 遇到问题的排查和解决在转换过程中可能会遇到的典型问题之一是出现错误信息提示：“RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since its not constant, please try to make things (e.g., kernel size...
.onnx 量化onnxruntime
08-19
如果在导出.onnx属性时遇到“RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since it's not constant, please try to make things (e.g., kernel size) static if possible”错误，这可能是因为某些属性不是...
RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute ‘onnx::Gather‘, since it‘s not constant, please try
GeneralJing的专栏
01-22 3266
最近在把pytorch模型转换onnx格式模型的时候，遇到了如下错误： RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute 'onnx::Gather', since it's not constant, please try to make things (e.g., kernel size) static if possible 在网上查了下，这个连接是跟我的问题相关的： https://github.com/onnx/tutorials/issue
菜鸟落泪：Failed to export an ONNX attribute ‘onnx::Gather‘ 报错
tangshopping的博客
01-28 4993
一、前言 最近在转 mobilenet v3 （pytorch -> onnx）的时候，遇见报错： RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute 'onnx::Gather', since it's not constant, please try to make things (e.g., kernel size) static if possible 网上搜了一下，发现要么很麻烦，要么不适用，看报错内容，大致就是说，有个op的属性值不是常量。
解决Failed to export an ONNX attribute ‘onnx::Gather‘ 报错
梦坠凡尘
03-12 2195
问题 使用CAAttention转换onnx时出现如题错误，原因是AdaptiveAvgPool2d()里面的参数没有常量化。 class CoordAtt(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, reduction=32): super(CoordAtt, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w =
RuntimeError: ONNX symbolic expected a constant value in the trace
杰斯的盐
09-26 2058
尝试利用 onnx 进行 pytorch2tensorrt 转换时，报错： RuntimeError: ONNX symbolic expected a constant value in the trace 做了一个小测试： envs: pytorch1.0 cuda9.0 python3.7 对于 avg_pool，只有当参数为确定值比如480，640时，torch.onnx.export...
Pytorch转Onnx转TensorRT踩坑记
幸福回头的博客
08-13 8256
转换Onnx过程中： PyTorch v1.0.1 Reshape不支持报错 源码安装PyTorch v1.0.1 caffe2报错 PyTorch v1.2.0 需要升级cuda10.0以上 PyTorch v1.1.0报错： RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since it's not constant, ple...
pytorch1.1.0-python3.6-CUDA9.0-神经网络可视化问题
baidu_40840693的博客
12-12 2268
目录 pytorch-cnn-visualizations A-journey-into-Convolutional-Neural-Network-visualization- PyTorchViz hiddenlayer0.4.1 onnx0.4.1 tensorwatch VisualDL tensorboardX https://blog.youkuaiyun.com/sz793...
pytorch报RuntimeError: copy_if failed to synchronize: device-side assert triggered
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修炼之路
07-11 2万+
在使用pytorch训练的时候提示RuntimeError: copy_if failed to synchronize: device-side assert triggered错误 有两个方法可以尝试去解决一下： 1.尝试减少学习率试试看能不能解决这个问题，如果不能，请看第二种方法 2.看看config文件中设置的类别数目与数据中实际的类别数目是否一致，注意对于目标检测需要根据实际的类别...
Onnx EfficientNet网络转onnx格式出现的问题记录
Nonentity never give up ? neuer : loser
07-26 4774
环境: ubuntu 16.04 python 3.5 torch 1.0.0 GTX1080 拿到同事训练好的torch模型，想要保存为onnx格式，为以后转TensorRT做准备。 代码就几行，torch.onnx定义的方法： import torch from torch.autograd import Variable from efficientnet import efficientn...
RuntimeError: /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/provider_bridge_ort.cc:1209 onnxruntime::Provider& onnxruntime::ProviderLibrary::Get() [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : Failed to load library libonnxruntime_providers_cuda.so with error: libcublasLt.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory
09-18
ONNXRuntime 报错 `Failed to load library libonnxruntime_providers_cuda.so with error: libcublasLt.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory` 表明系统在加载 `libonnxruntime_providers_cuda.so` 库时，找不到依赖的 `libcublasLt.so.11` 库。可以尝试以下方法解决： #### 1. 查找库文件 使用 `find` 命令在系统中查找 `libcublasLt.so.11` 文件： ```bash sudo find / -name "libcublasLt.so.11" ``` #### 2. 设置环境变量 若找到了 `libcublasLt.so.11` 文件，将其所在目录添加到 `LD_LIBRARY_PATH` 环境变量中。假设文件位于 `/path/to/cuda/lib64`，可以执行以下命令： ```bash export LD_LIBRARY_PATH="/path/to/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" ``` 为了让该设置在每次登录时都生效，可以将上述命令添加到 `~/.bashrc` 或 `~/.bash_profile` 文件中： ```bash echo 'export LD_LIBRARY_PATH="/path/to/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` #### 3. 创建软链接 若找到的库文件版本不同，如 `libcublasLt.so.11.x`，可以创建软链接： ```bash sudo ln -s /path/to/cuda/lib64/libcublasLt.so.11.x /path/to/cuda/lib64/libcublasLt.so.11 ``` #### 4. 检查 CUDA 安装 确保 CUDA 已正确安装并且版本兼容。可以通过以下命令检查 CUDA 版本： ```bash nvcc --version ``` 若 CUDA 未安装或版本不兼容，需要重新安装合适的 CUDA 版本。 #### 5. 更新动态链接库缓存 在完成上述操作后，更新动态链接库缓存： ```bash sudo ldconfig ```
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