В мире глубокого обучения ONNX (Open Neural Network Exchange) стал популярным форматом для взаимодействия между различными платформами глубокого обучения. ONNX Runtime, библиотека с открытым исходным кодом, позволяет эффективно запускать модели ONNX на различных платформах. Однако, как и в любом программном обеспечении, в нем могут возникать ошибки, которые необходимо устранять. Одной из таких ошибок является ошибка «InvalidArgument». В этой статье мы рассмотрим возможные причины этой ошибки и предоставим простые для понимания решения, используя разговорный язык и примеры кода.

Обозначение ошибки:
Сообщение об ошибке «InvalidArgument: [ONNXRuntimeError] : 2 : INVALID_ARGUMENT: получены недопустимые размеры для ввода: ввод» указывает на то, что существует проблема с размерами входных данных для вашей модели ONNX. Эта ошибка обычно возникает, когда форма входных данных, предоставленных модели, не соответствует ожидаемой форме, определенной в архитектуре модели.

Возможные решения:

1. Проверьте форму входных данных.
   Первым шагом в устранении этой ошибки является проверка формы входных данных. В качестве отправной точки можно использовать следующий фрагмент кода:

import numpy as np
input_data = np.random.rand(batch_size, channels, height, width)  # Replace with your actual input data
expected_shape = (batch_size, expected_channels, expected_height, expected_width)  # Replace with expected shape
if input_data.shape != expected_shape:
    print("Invalid input shape! Expected:", expected_shape, "Got:", input_data.shape)
    # Adjust the shape of input_data to match the expected shape

1. Изменить форму входных данных.
   Если форма входных данных не соответствует ожидаемой, вам необходимо соответствующим образом изменить их форму. Вы можете использовать функцию reshapeиз NumPy или других библиотек, чтобы изменить форму входных данных. Вот пример:

input_data = input_data.reshape(expected_shape)

1. Транспонирование измерений.
   Иногда ошибка может возникать из-за несоответствия порядка измерений между входными данными и архитектурой модели. В таких случаях вы можете использовать функцию transpose, чтобы изменить размеры. Вот пример:

input_data = np.transpose(input_data, (0, 3, 1, 2))  # Adjust the order of dimensions as per your model's architecture

1. Проверьте тип данных.
   Другая распространенная причина ошибки «InvalidArgument» — это несоответствие типа входных данных ожидаемому типу данных, определенному в модели. Убедитесь, что тип входных данных соответствует требованиям модели. Вы можете использовать атрибут dtypeдля проверки и изменения типа данных, если это необходимо.

input_data = input_data.astype(np.float32)  # Adjust the data type as per your model's requirements

1. Проверьте архитектуру модели.
   Если ни одно из вышеперечисленных решений не помогло, возможно, проблема кроется в самой архитектуре модели. Дважды проверьте входные размеры, указанные в модели, и сравните их с формой входных данных. Убедитесь, что они совпадают.

Ошибку «InvalidArgument» в среде выполнения ONNX можно устранить, тщательно проверив форму входных данных, при необходимости изменив форму данных, транспонировав измерения и обеспечив правильный тип данных. Выполнив эти шаги и используя предоставленные примеры кода, вы сможете преодолеть эту ошибку и успешно запустить свои модели ONNX.