1.onnx在windows下使用
时间节点：2021年7月
基于Anaconda ，打开并激活pytorch环境，然后按顺序安装。
conda install -c conda-forge numpy protobuf==3.16.0 libprotobuf=3.16.0 conda install -c conda-forge onnx
之后安装onnxruntime或者onnxruntime-gpu
pip install onnxruntime 或者 pip install onnxruntime-gpu
俩者差别是运行环境不同。根据自己运行onnx模式环境，适合就好。
2.onnx 不支持roll 操作符。
问题时间节点：2021年7月
尝试将swin Transformer模型从pytorch导给tensorflow。 运行遇到操作符不支持问题。
警告信息
Exporting the operator roll to ONNX opset version 9 is not supported. Please open a bug to request ONNX export support for the missing operator.
刚接触onnx，不懂。问朋友之后，可能是onnx支持的操作集问题
torch.onnx.export(……
opset_version=13)
还是报错。此处截取onnx的操作集适配机制，方便后来者理解该参数
_default_onnx_opset_version = 9 _onnx_main_opset = 13 _onnx_stable_opsets = [7, 8, 9, 10, 11, 12] _export_onnx_opset_version = _default_onnx_opset_version def _set_opset_version(opset_version): global _export_onnx_opset_version if opset_version == _default_onnx_opset_version: _export_onnx_opset_version = opset_version return if opset_version in _onnx_stable_opsets + [_onnx_main_opset]: _export_onnx_opset_version = opset_version return raise ValueError("Unsupported ONNX opset version: " + str(opset_version))
感兴趣的可以搜索pytorch源码。 默认=“9” 。 10，11，12 可以理解为基于9的代码拓展。
经朋友提醒，在pytorch的开源代码搜索到onnx
https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/test/onnx/test_pytorch_onnx_onnxruntime.py
def test_roll(self):
class M(torch.nn.Module):
def __init__(self, shifts, dims):
super(M, self).__init__()
self.shifts = shifts
self.dims = dims
def forward(self, x):
return torch.roll(x, self.shifts, self.dims)
onnxruntime已经包含roll的测试。理论上应该支持该操作。尝试在pytorch的官网搜索 roll关键词
官方roll源码
import torch.onnx.symbolic_helper as sym_help
from torch.onnx.symbolic_helper import parse_args, _parse_arg, _unimplemented
@parse_args('v', 'is', 'is') def roll(g, self, shifts, dims): assert len(shifts) == len(dims) result = self for i in range(len(shifts)): shapes = [] shape = sym_help._slice_helper(g, result, axes=[dims[i]], starts=[-shifts[i]], ends=[maxsize]) shapes.append(shape) shape = sym_help._slice_helper(g, result, axes=[dims[i]], starts=[0], ends=[-shifts[i]]) shapes.append(shape) result = g.op("Concat", *shapes, axis_i=dims[i]) return result
显示torch.onnx的操作集9 已经包含roll操作。
搜索最新发布版本pytorch。
1）到pytorch官网搜索最近12天发布的pyotorch版本 。页面显示只到pytorch1.9.0。
2）尝试到pypi搜索已经发布打包好的pytorch 。 发现pytorch似乎没有类似tensorflow的tf_nightly预览版本 。
最后，剩下直接修改调用roll的代码，更改为支持onnx的算子。或者编译最新版本pytorch源码。
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后面进一步搜索发现如下信息
4月20号提出roll转换问题 开发者说到已经记录会加入支持 。
roll的onnx代码提交 显示5月17号议题经提交支持onnx导出“roll”。pytorch1.9是6月份发布。 所以，感觉基于1.9 还会显示不支持，有点滞后。
后面再试试
torch.onnx.export的其余参数。