ONNX运行时在加载onnx模型时抛出TypeError

Question

我已经将savedModel格式转换为onnx模型，但是当通过onnx加载它时

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

它抛出了下面的错误：

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https://www.tensorflow.org/guide/saved_model的Keras预训练MobileNet。

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：

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Answer 1

看起来像是Keras->ONNX转换器中的错误。

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

您可以尝试使用onnx Python接口来修补模型:加载模型、查找节点、更改输入类型。但是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。

你能找到一个等价的PyTorch模型吗？PyTorch->ONNX转换器应该更好。