0

我已将我的暗网 YOLOv3-SPP 模型转换为 PyTorch .pt 模型。然后我将.pt 转换为.onnx。我的最终目标是建立一个 CoreML 模型。我尝试使用这个GitHub 存储库。但是，在转换我的模型时，我遇到了这样的错误......

...    
145/229: Converting Node Type LeakyRelu
146/229: Converting Node Type Conv
147/229: Converting Node Type Reshape
148/229: Converting Node Type Transpose
149/229: Converting Node Type Reshape
150/229: Converting Node Type Slice
Traceback (most recent call last):
  File "convert2.py", line 11, in <module>
    coreml_model = convert(model_proto, image_input_names=['inputImage'], image_output_names=['outputImage'], minimum_ios_deployment_target='13')
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/onnx_coreml/converter.py", line 626, in convert
    _convert_node_nd(builder, node, graph, err)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/onnx_coreml/_operators_nd.py", line 2387, in _convert_node_nd
    return converter_fn(builder, node, graph, err)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/onnx_coreml/_operators_nd.py", line 2011, in _convert_slice
    end_masks=end_masks
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/coremltools/models/neural_network/builder.py", line 4220, in add_slice_static
    assert len(strides) == rank
AssertionError

我正在使用的脚本是这个......

import sys
from onnx import onnx_pb
from onnx_coreml import convert

model_in = sys.argv[1]
model_out = sys.argv[2]

model_file = open(model_in, 'rb')
model_proto = onnx_pb.ModelProto()
model_proto.ParseFromString(model_file.read())
coreml_model = convert(model_proto, image_input_names=['inputImage'], image_output_names=['outputImage'], minimum_ios_deployment_target='13')
coreml_model.save(model_out)

这个简单的 python 脚本应该可以工作，但我不知道为什么会出现这个错误。我对机器学习很陌生，所以我什至不明白如何开始尝试解决这个问题。我应该怎么做才能成功地将我的 .onnx 模型转换为 CoreML？

4

1 回答 1

0

看起来输入张量等级和切片参数之间的等级不匹配您能否在onnx-coreml提交错误

正如@matthijs-hollemans 评论的那样，尝试安装最新的 onnx-coreml

pip install onnx-coreml==1.2

其他几个问题：

  1. 您正在使用的 onnx 型号是什么版本？使用 Operator-9 切片行为已更改，这可能是转换器的潜在故障点。

  2. 你能附上ONNX模型吗？

于 2020-02-12T17:18:39.853 回答