gh_mirrors/model/models避坑指南：解决ONNX Runtime版本不兼容的5种方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/model/models 引言：ONNX Runtime版本不兼容的痛点与影响
在使用gh_mirrors/model/models项目中的预训练ONNX模型时，开发者经常会遇到因ONNX Runtime（ORT）版本不兼容导致的各种错误。这些错误可能表现为模型加载失败、推理结果异常或运行时崩溃。例如，当使用低版本ORT加载高Opset版本的模型时，可能会出现类似以下的错误：
RuntimeError: Error parsing ONNX model: This is an invalid model. The model op set version is 12, but the checker was built against version 10.
此类问题不仅影响开发效率，还可能导致项目延期。本文将详细介绍五种解决方案，帮助开发者有效应对ORT版本不兼容问题。
方案一：安装匹配的ONNX Runtime版本
1.1 确定模型所需的ONNX Runtime版本
每个ONNX模型都依赖特定的Opset版本，而ONNX Runtime对不同Opset版本的支持情况也有所不同。通过查看模型文件或项目中的元数据，可以确定模型所需的Opset版本。例如，在generate_onnx_hub_manifest.py中，我们可以看到模型的Opset版本信息：
# 来自generate_onnx_hub_manifest.py的代码片段
top_level_fields = ["model", "model_path", "opset_version", "onnx_version"]
...
"opset_version": int(row["opset_version"].contents[0]),
1.2 安装对应版本的ONNX Runtime
确定所需的Opset版本后，可以安装匹配的ONNX Runtime版本。以下是不同版本ORT的安装命令：
| ONNX Runtime版本 | 支持的最高Opset版本 | 安装命令 |
|---|---|---|
| 1.8.0 | 13 | pip install onnxruntime==1.8.0 |
| 1.9.0 | 14 | pip install onnxruntime==1.9.0 |
| 1.10.0 | 15 | pip install onnxruntime==1.10.0 |
| 1.11.0 | 16 | pip install onnxruntime==1.11.0 |
| 1.12.0 | 17 | pip install onnxruntime==1.12.0 |
1.3 验证安装结果
安装完成后，可以通过以下代码验证ONNX Runtime版本：
import onnxruntime as ort
print("ONNX Runtime version:", ort.__version__)
方案二：使用ONNX工具转换模型到兼容的Opset版本
2.1 ONNX模型转换工具简介
ONNX提供了官方的模型转换工具onnxruntime.tools.convert_onnx_models，可以将高版本Opset的模型转换为低版本。此外，也可以使用onnx.version_converter模块进行转换。
2.2 使用onnx.version_converter转换模型
以下是使用onnx.version_converter将模型转换为目标Opset版本的示例代码：
import onnx
from onnx import version_converter
# 加载模型
model = onnx.load("model.onnx")
# 转换到目标Opset版本（例如11）
target_opset = 11
converted_model = version_converter.convert_version(model, target_opset)
# 保存转换后的模型
onnx.save(converted_model, "model_converted.onnx")
2.3 转换时的注意事项
- 转换可能导致部分高级操作不被支持，需要手动调整模型结构。
- 转换后应重新验证模型的正确性和推理精度。
方案三：修改模型导出代码以适配目标Opset版本
3.1 确定模型导出时的Opset版本
在项目中，模型通常通过PyTorch、TensorFlow等框架导出为ONNX格式。导出时可以指定Opset版本。例如，在T5-export.py中，导出T5模型时指定了Opset版本：
# 来自T5-export.py的代码片段
torch.onnx.export(
encoder,
encoder_inputs,
f"{output_prefix}_encoder.onnx",
opset_version=12,
...
)
3.2 修改导出代码中的Opset版本
根据目标ONNX Runtime支持的Opset版本，修改导出代码中的opset_version参数。例如，将Opset版本从12降低到10：
# 修改前
torch.onnx.export(model, input, "model.onnx", opset_version=12)
# 修改后
torch.onnx.export(model, input, "model.onnx", opset_version=10)
3.3 重新导出并测试模型
修改后重新导出模型，并使用目标ONNX Runtime版本进行测试，确保模型能够正常加载和推理。
方案四：使用ONNX Runtime的兼容性模式
4.1 启用ONNX Runtime的兼容性模式
ONNX Runtime提供了兼容性模式，可以通过设置环境变量ORT_ENABLE_OPS来启用特定版本的操作符。例如，启用Opset 12的操作符：
export ORT_ENABLE_OPS=12
4.2 在代码中设置兼容性选项
除了环境变量，还可以在代码中通过SessionOptions设置兼容性选项：
import onnxruntime as ort
so = ort.SessionOptions()
so.add_session_config_entry("session.enable_ops", "12")
session = ort.InferenceSession("model.onnx", so)
4.3 兼容性模式的局限性
兼容性模式并非万能，对于一些重大的Opset版本变更，可能仍然无法兼容。此时需要结合其他方案使用。
方案五：从源码编译支持特定Opset版本的ONNX Runtime
5.1 编译前的准备工作
编译ONNX Runtime需要以下工具和依赖：
- Git
- CMake
- C++编译器（如GCC、Clang或MSVC）
- Python
5.2 克隆ONNX Runtime源码
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/model/models.git
cd models
5.3 配置编译选项
使用CMake配置编译选项，指定支持的Opset版本：
mkdir build && cd build
cmake .. -DONNX_OPSET_VERSION=12 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
5.4 编译并安装
make -j4
pip install ./python/dist/onnxruntime-*.whl
5.5 验证编译结果
编译完成后，验证ONNX Runtime是否支持目标Opset版本：
import onnxruntime as ort
print("Supported Opset versions:", ort.get_available_providers())
总结与展望
本文介绍了五种解决ONNX Runtime版本不兼容问题的方案，包括安装匹配版本、转换模型、修改导出代码、使用兼容性模式和从源码编译。开发者可以根据实际情况选择合适的方案。
未来，随着ONNX标准的不断发展，版本兼容性问题可能会逐渐减少。但在此之前，掌握这些解决方案将有助于提高开发效率，确保项目顺利进行。
附录：常见问题与解决方案
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 模型加载时提示Opset版本不支持 | 安装匹配的ONNX Runtime版本或转换模型 |
| 转换模型时出现操作符不支持 | 手动修改模型结构或降低目标Opset版本 |
| 编译ONNX Runtime失败 | 检查依赖是否安装完整，使用较新版本的CMake |
希望本文能帮助开发者有效解决ONNX Runtime版本不兼容问题，顺利使用gh_mirrors/model/models项目中的预训练模型。如有任何疑问或建议，欢迎在项目仓库中提交issue。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
