Not implemented: navigation (except hash changes)

error

在进行jest单元测试的时候,报了这样的错误。

解决办法

在给location重定义之前删除原有属性即可:

delete window.location;
Object.defineProperty(window, 'location', {
    value: {
        href: url,
        hash: ''
    }
});

<think>嗯,用户遇到了一个ONNXRuntime的错误,说找不到ConvInteger算子的实现。首先,我需要回想一下ONNXRuntime支持的算子情况。ConvInteger属于量化相关的操作,可能在某些版本或执行提供者中没有被支持。用户可能在运行一个量化过的模型,而当前的环境缺少对应的实现。 用户之前的问题是关于文件找不到的错误,现在转向了ONNX运行时的问题,说明他们可能是在导出模型后尝试运行它时遇到了问题。这时候需要检查他们的ONNX模型是否包含量化层,以及使用的ONNXRuntime版本是否支持这些操作。 接下来,我应该考虑用户可能的环境配置问题。比如,是否安装了正确版本的ONNXRuntime,是否使用了GPU版本的库,或者是否需要额外的组件支持量化操作。此外,用户可能在导出模型时选择了不兼容的opset版本,导致ConvInteger节点不被支持。 然后,解决方案可能需要分步骤:首先确认模型是否包含量化层,然后检查ONNXRuntime的版本和构建选项,接着考虑导出模型时是否启用了量化以及是否正确配置。另外,可能需要建议用户更新ONNXRuntime或者从源码编译以包含所需的支持。 同时,用户可能对量化模型不太熟悉,需要解释清楚为什么会出现这个错误,以及如何调整模型结构或导出设置来避免使用不支持的算子。可能还需要指导他们如何检查模型中的节点,使用Netron工具可视化模型结构,确认问题节点的位置和参数。 最后,要确保回答结构清晰,步骤明确,帮助用户逐步排查问题,并提供预防措施,比如在导出前验证算子支持,使用合适的opset版本,以及测试不同的执行提供者等。</think>--- ### **错误现象解析** ```text onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.NotImplemented: [ONNXRuntimeError] : 9 : NOT_IMPLEMENTED : Could not find an implementation for ConvInteger(10) node with name '/model.0/conv/Conv_quant' ``` - **核心问题**:ONNXRuntime**不支持模型中的量化卷积算子(ConvInteger)**,常见于以下场景: 1. 使用量化模型但未启用对应执行提供者(如TensorRT/QNN) 2. ONNXRuntime版本过低(ConvInteger需要>=1.8) 3. 模型导出时错误启用实验性量化 4. 硬件平台不支持int8运算(如老旧CPU) --- ### **分步解决方案** #### **步骤1:验证运行时环境** ```python import onnxruntime as ort # 查看已安装版本 print(ort.__version__) # 要求 >= 1.8.0 # 检查可用执行提供者 print(ort.get_available_providers()) # 期望输出包含 ['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'] ``` **若版本过低**: ```bash # 升级到最新版本 pip uninstall onnxruntime -y pip install onnxruntime-gpu # 推荐GPU版本(需CUDA兼容) # 或 pip install onnxruntime # 仅CPU版本 ``` --- #### **步骤2:确认模型量化方式** 使用Netron工具(https://netron.app)打开模型: 1. 定位到`/model.0/conv/Conv_quant`节点 2. 检查输入/输出数据类型: - **合规量化模型**:应有明确的`scale`和`zero_point`输入 - **错误量化**:可能缺少量化参数或误用`ConvInteger` **量化验证代码**: ```python import onnx model = onnx.load("model.onnx") for node in model.graph.node: if node.op_type == "ConvInteger": print(f"发现量化节点: {node.name}") print("输入:", [i for i in node.input]) print("输出:", [o for o in node.output]) ``` --- #### **步骤3:重新导出模型(修复量化配置)** 以PyTorch模型为例,禁用自动量化: ```python # 量化模型导出修正 model = ... # 加载原始模型 # 显式禁用量化 model.fuse = False # 关闭算子融合 model.qconfig = None # 清除量化配置 # 导出ONNX(添加opset_version参数) torch.onnx.export( model, dummy_input, "model_fixed.onnx", opset_version=13, # 必须>=10 do_constant_folding=True, input_names=["input"], output_names=["output"] ) ``` --- ### **高级调试方案** #### **方案A:启用TensorRT执行提供者** ```python # 配置TensorRT提供者 options = ort.SessionOptions() providers = [ ('TensorrtExecutionProvider', { 'device_id': 0, 'trt_fp16_enable': True, 'trt_int8_enable': True # 启用int8支持 }), 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider' ] session = ort.InferenceSession("model.onnx", options=options, providers=providers) ``` --- #### **方案B:自定义算子实现(仅限高级用户)** 1. 实现ConvInteger的替代计算逻辑: ```python import numpy as np def custom_ConvInteger(X, W, x_zero_point, w_zero_point): X = X.astype(np.int32) - x_zero_point W = W.astype(np.int32) - w_zero_point return np.convolve(X, W, mode='same') ``` 2. 注册自定义算子: ```python from onnxruntime_extensions import get_library_path so = ort.SessionOptions() so.register_custom_ops_library(get_library_path()) # 重新加载模型 session = ort.InferenceSession("model.onnx", so) ``` --- ### **错误预防策略** | 措施 | 实现方式 | |------|----------| | **量化前验证** | 使用`onnx.checker.check_model`验证模型合规性 | | **版本兼容性** | 锁定依赖版本组合:<br>`onnxruntime-gpu==1.15.1` + `CUDA 11.8` + `cuDNN 8.6` | | **硬件检测** | 运行前检查int8指令集支持:<br>`lscpu | grep -i avx512`(Linux) | | **渐进式量化** | 分阶段量化模型,避免全图量化 | --- ### **关键参数对照表** | 参数 | 推荐值 | 作用 | |------|--------|------| | `opset_version` | 13+ | 确保支持ConvInteger | | `do_constant_folding` | True | 优化常量计算 | | `export_params` | True | 必须包含权重 | | `dynamic_axes` | 按需设置 | 动态维度支持 | --- **扩展建议**: 1. 对于部署环境限制严格的场景,可考虑: - 使用**OpenVINO**重建设备端量化流程 - 将量化操作转换为等效浮点计算(精度会有损失) 2. 参考ONNX官方量化示例: ```bash git clone https://github.com/onnx/onnx.git cd onnx/docs/Operators/examples/ConvInteger ```
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