ONNX网络可能与ONNX不兼容吗？

Question

我在ONNX模型上运行推理时遇到了麻烦，要么是对this Windows ML tutorial进行(微小的)调整，要么是在他们的MNIST Tutorial之后实现我自己的ONNX Runtime代码。据我所知，Windows ML使用了ONNX Runtime，所以这两种努力可能会在同一个地方结束……并且可能出于相同的原因生成相同的底层异常。

抛出的异常要么难以理解(在异常处理过程中由looks抛出的第二个异常...)或者根本无法辨认。这让我想知道网络本身是不是在某种意义上是故障或不兼容的。该网络是通过采用保存的Tensorflow/Keras模型并运行以下转换而生成的：

python -m tf2onnx.convert --saved-model MyNet --output MyNet.onnx --inputs-as-nchw mobilenetv2_1_00_224_input:0

结果是一个由Netron渲染的网络，具有以下输入和输出阶段：

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这个网络有没有明显与ONNX Runtime不兼容的地方？对于如何克服这两个异常中的一个/两个，有什么建议吗？

Answer 1

事实证明，在我尝试改编Windows ML示例时，我的输出形状是错误的-在该示例中，输出形状是1 x 1000 x 1 x 1。我已经复制/粘贴了该形状，并修改了1000以适应需要。显然，上面的网络需要一个1 x 10的形状...