具有组参数集的 conv1d 层模型的 tf2onnx 转换

Question

我尝试使用 tf2onnx 将包含“groups”参数 > 2 的 conv1d 层的张量流模型转换为 onnx。当我尝试在 onnxruntime 上读取 onnx 模型时，出现以下错误，

This is an invalid model. In Node, ("sequential/conv1d/PartitionedCall", PartitionedCall, "", -1) : ("conv1d_input": tensor(float),"sequential/conv1d/ReadVariableOp:0": tensor(float),) -> ("sequential/conv1d/PartitionedCall:0",) , Error No Op registered for PartitionedCall with domain_version of 15

当张量流 conv1d 层中未设置“groups”参数时，相同的转换将起作用。

我想知道这是否是 onnx 的兼容性问题。

Answer 1

您可以检查issue#1864仍然处于开放状态。因此，Opset 15 不支持 TensorFlow 操作

PartitionedCall

。当您遇到问题不支持张量流操作时，请查看故障排除页面。

现在，Keras 中 Conv1D 类的第 #46 提到：

• 输入通道和

  filters

  都必须能被

  groups

  整除。

所以，只要确保这不是这里的问题 - 正如您提到的：

当张量流 conv1d 层中未设置“groups”参数时，相同的转换将起作用。

这意味着

groups

参数将隐式设置为默认值

1

，因此输入通道和

filters

可以被

groups

整除。

最后，请确保使用与您的应用程序兼容的最大opset并检查ONNX opset支持的兼容性，根据您的想法，这可能是真正的罪魁祸首：

我想知道这是否是 onnx 的兼容性问题。