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我正在使用 ML.NET 导入 ONNX 模型来进行对象检测。作为记录，我从 Microsoft 的 CustomVision.ai 站点导出了模型。

我检查了 Netron 中的模型文件，它清楚地显示输入节点被命名为“data”，输出被命名为“model_outputs0”。

但是，当我尝试运行这行代码来应用 ONNX 模型时

var pipeline = mlContext.Transforms.ApplyOnnxModel(modelFile: modelLocation, outputColumnNames: new[] { "model_outputs0" }, inputColumnNames: new[] { "data" }, gpuDeviceId: 0, fallbackToCpu: true);
// Fit scoring pipeline
var model = pipeline.Fit(data);

我收到以下错误：

找不到输入列“数据”参数名称：inputSchema

这清楚地表明它找不到数据的输入列，即使我清楚地看到这是 Netron 中的名称，如您所见：

在此处输入图像描述

现在，这是我真的不明白的部分。当我尝试其他输出名称时，它有一个不同的错误，基本上告诉我它实际上应该是数据：

参数名称：输入张量，image，ONNX模型中不存在。可用的输入名称是 [data]。实际价值是形象。

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我遇到了同样的问题并看到了这篇文章。经过一段时间的努力，我现在发现对我来说将这个输入列放入其他附加函数是有效的——让我在这里展示一下

这是我在微软官方文档中的代码：

var pipeline = mlContext.Transforms.LoadImages(outputColumnName: "image", imageFolder: "", inputColumnName: nameof(ImageNetData.ImagePath))
            .Append(mlContext.Transforms.ResizeImages(outputColumnName: "image", imageWidth: ImageNetSettings.imageWidth, imageHeight: ImageNetSettings.imageHeight, inputColumnName: "image"))
            .Append(mlContext.Transforms.ExtractPixels(outputColumnName: "image"))
            .Append(mlContext.Transforms.ApplyOnnxModel(modelFile: modelLocation, outputColumnNames: new[] { TinyYoloModelSettings.ModelOutput }, inputColumnNames: new[] { TinyYoloModelSettings.ModelInput }));

ModelInput 和 ModelOutput 被声明为 const 字符串，并且在文档中提示使用 Netron 查找值来替换它。但也有 .ResizeImages() 和 .LoadImages() 和 .ExtractPixels() - 这里是 outputColumnName。对我来说，它可以使用 ModelInput 值配置它——对我来说那是“数据”——我在 customvision.ai 导出了 ONNX

所以现在我遇到了另一个问题，但我认为这对我有用。所以给它一个机会

要清楚我更改的代码

var pipeline = mlContext.Transforms.LoadImages(outputColumnName: "data", imageFolder: "", inputColumnName: nameof(ImageNetData.ImagePath))
            .Append(mlContext.Transforms.ResizeImages(outputColumnName: "data", imageWidth: ImageNetSettings.imageWidth, imageHeight: ImageNetSettings.imageHeight, inputColumnName: "data"))
            .Append(mlContext.Transforms.ExtractPixels(outputColumnName: "data"))
            .Append(mlContext.Transforms.ApplyOnnxModel(modelFile: modelLocation, outputColumnNames: new[] { TinyYoloModelSettings.ModelOutput }, inputColumnNames: new[] { TinyYoloModelSettings.ModelInput }));

        var model = pipeline.Fit(data);
于 2021-04-08T20:55:05.320 回答
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同样的问题：System.ArgumentOutOfRangeException：找不到输入列“数据”参数名称：inputSchema

模型是从 CustomVision.ai 导出的

Netron 将输入参数名称显示为“数据”

于 2019-08-12T11:55:05.867 回答