加载 onnx 模型时，ONNX 运行时抛出 TypeError答案

【问题标题】：ONNX runtime is throwing TypeError when loading an onnx model加载 onnx 模型时，ONNX 运行时抛出 TypeError
【发布时间】：2020-12-01 06:33:26
【问题描述】：

我已将 saveModel 格式转换为 onnx 模型，但在通过 onnxruntime 加载时

import onnxruntime as rt
sess = rt.InferenceSession('model.onnx')

它抛出了以下错误：

onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidGraph: [ONNXRuntimeError] : 10 : INVALID_GRAPH : Load model from /mnt/model/io_files/convert/1606801475/model.onnx failed:This is an invalid model. Type Error: Type 'tensor(float)' of input parameter (const_fold_opt__342) of operator (Slice) in node (StatefulPartitionedCall/mobilenet_1.00_224/reshape_1/strided_slice) is invalid.

我使用的 savedModel 是来自 tensorflow 网站的 Keras 预训练 MobileNet：https://www.tensorflow.org/guide/saved_model。

我看到 netron 中的参数是浮动的，但我无法解决和理解这个问题。

以下是 netron 的片段：

【问题讨论】：

标签： keras python-3.6 tensorflow2.0 onnx onnxruntime

【解决方案1】：

看起来像 Keras->ONNX 转换器中的一个错误。

starts Slice 的输入必须是 int32 或 int64：https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/Operators.md#Slice

您可以尝试使用onnx Python 接口对模型进行修补：加载模型，找到节点，更改输入类型。但如果模型有这个问题，Keras->ONNX 转换器可能没有经过很好的测试，可能还有其他问题。

你能找到一个等效的 PyTorch 模型吗？ PyTorch->ONNX 转换器应该会好很多。

【讨论】：