GTCRN项目ONNX模型简化问题排查与解决方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gt/gtcrn 在深度学习模型部署过程中，ONNX模型简化是一个重要环节。本文将针对GTCRN项目在ONNX模型简化过程中遇到的问题进行分析，并提供有效的解决方案。
问题现象
在使用onnxsim.simplify进行模型简化时，系统报出如下错误：
RuntimeError: /project/third_party/onnx-optimizer/onnxoptimizer/passes/eliminate_shape_gather.h:48: runTransform: Assertion 'indices_val < dims.size()' failed.
该错误表明在优化过程中，形状收集操作出现了索引越界的问题。
排查过程
经过深入排查，尝试了多种修改方案：
- 将模型中的chunk操作改为切片操作
- 移除转置卷积结构
- 去除分组卷积参数
- 消除空洞卷积设计
- 移除LayerNorm层结构
然而这些修改均未能解决问题，错误依然存在。
临时解决方案
通过关闭优化选项可以避免错误：
model_simp, check = simplify(onnx_model, perform_optimization=False)
但这种方法虽然能运行，却无法带来明显的实时率提升。
最终解决方案
经过进一步研究，发现以下修改组合可以成功完成模型简化：
-
操作替换：
- 将chunk操作替换为切片操作
- 将reshape和rearrange操作改为view操作
-
内存连续性处理：
- 在必要位置添加contiguous()调用，确保张量内存连续性
这些修改虽然看似简单，但有效解决了ONNX简化过程中的兼容性问题。值得注意的是，某些情况下ONNX优化器对特定算子的支持可能存在限制，因此适当调整模型结构是必要的。
技术建议
对于类似问题的处理，建议开发者：
- 逐步简化模型结构，定位问题算子
- 优先考虑使用ONNX更广泛支持的算子替代方案
- 注意张量内存连续性对模型转换的影响
- 在保证功能的前提下，尽量使用更基础的张量操作
通过这种方法，不仅能解决当前的简化问题，还能提高模型在各种推理引擎上的兼容性。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
