详解Unsupported format or combination of formats) Failed to parse onnx model

当使用ONNX（开放神经网络交换）模型时，有时可能会遇到类似于"Unsupported format or combination of formats"的错误消息。这个错误通常表示ONNX解析器无法正确解析和加载模型文件，可能由于模型文件格式不受支持或不兼容的原因。在本篇技术博客文章中，我们将详细介绍这个错误的原因和解决方法。

错误的原因

该错误通常有以下几个常见原因：

1. ONNX版本不兼容：ONNX是不断演进的，使用不同版本的ONNX模型文件可能会导致解析错误。请确保您的解析器和运行时环境支持与模型文件版本相匹配的ONNX规范。
2. 依赖项不匹配：ONNX解析和加载模型时可能依赖一些外部库或软件包。如果这些依赖项的版本与解析器的期望版本不匹配，也会导致解析错误。请确保您的依赖项与解析器的要求相符。
3. 模型文件损坏：模型文件本身可能损坏或不完整，导致解析器无法正确解析。这可能发生在文件传输过程中或模型导出过程中出现错误。

解决方法

下面是一些常见的解决方法，可以尝试用于修复"Unsupported format or combination of formats"错误：

1. 检查ONNX版本兼容性：确保您的解析器和运行时环境支持与模型文件版本相匹配的ONNX规范。您可以通过查看ONNX模型文件的版本号以及解析器文档来确定两者之间的兼容性。
2. 更新依赖项：如果依赖项的版本与解析器的要求不匹配，尝试更新或安装正确版本的依赖项。检查解析器文档或官方文档以获取正确的依赖项版本信息。
3. 重新下载模型文件：如果模型文件可能损坏或不完整，尝试重新下载或重新导出模型文件。确保模型文件在传输过程中没有被损坏，并且与解析器的要求相符。
4. 尝试其他解析器：如果持续遇到解析错误，并且确定模型文件以及依赖项均正确无误，可以尝试使用其他ONNX解析器来加载和解析模型文件。不同的解析器可能具有不同的实现和兼容性，因此尝试其他解析器可能会解决问题。

以下是两个常见的示例：

示例一：使用ONNX Runtime加载并解析模型

pythonCopy code
import onnxruntime as rt
def load_and_parse_onnx_model(model_path):
    try:
        session = rt.InferenceSession(model_path)
        # 进行后续操作，如预测或推理
        # ...
    except (rt.InvalidArgument, rt.OrtInvalidGraph) as err:
        print("Failed to parse ONNX model: {}".format(str(err)))
        # 其他错误处理操作
# 示例调用
model_path = "path/to/your/model.onnx"
load_and_parse_onnx_model(model_path)

这个示例使用ONNX Runtime库加载模型并进行解析。如果模型文件格式不受支持或不兼容时，会抛出InvalidArgument或OrtInvalidGraph异常，并在错误处理中打印错误消息。

示例二：检查ONNX版本兼容性

pythonCopy code
import onnx
def check_onnx_version(model_path, required_version):
    model = onnx.load(model_path)
    onnx_version = onnx.version.version
    if onnx_version != required_version:
        print("Unsupported ONNX version. Found {}, required {}".format(onnx_version, required_version))
        # 其他错误处理操作
# 示例调用
model_path = "path/to/your/model.onnx"
required_onnx_version = 1.8.0
check_onnx_version(model_path, required_onnx_version)

这个示例使用onnx库来加载模型并检查ONNX版本兼容性。如果解析器在解析过程中发现不支持或不兼容的ONNX版本，会通过打印错误消息进行相应的错误处理。

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习模型交换格式，旨在使不同深度学习框架之间的模型转换更加简单和无缝。它由微软和Facebook联合推出，旨在解决不同深度学习框架之间的模型转换和部署的问题。 ONNX在深度学习领域起到了通用的桥梁作用，允许深度学习框架之间的模型互操作性。它定义了一个开放的标准，用于表示深度学习模型的结构和参数，并提供了一种通用的格式，使得可以在不同的框架之间交换和使用这些模型。目前，ONNX支持包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Caffe2等在内的多个主流深度学习框架。 通过使用ONNX，用户可以在不同的框架之间共享和重用模型，从而提高开发和部署的效率。它提供了一种灵活且可扩展的方式来在不同的框架之间进行模型转换，无需重新实现模型或重写代码。 ONNX的工作原理如下：

1. 创建深度学习模型：使用支持ONNX的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）来构建和训练模型。
2. 导出模型为ONNX格式：将训练好的模型导出为ONNX格式的文件（通常是一个包含模型结构和参数的文件）。
3. 导入和使用模型：在目标框架中，使用ONNX库加载和解析ONNX模型，并将其用于推理、预测等任务。 ONNX具有以下优点和特点：

• 广泛的框架支持：ONNX支持多个主流深度学习框架，使得不同框架之间的模型转换和交互更加方便。
• 跨平台部署：ONNX模型可以在不同的硬件平台上进行部署和运行，包括移动设备、边缘设备和云端服务器。
• 轻量级和高性能：ONNX模型的表示形式相对较小，加载和推理速度较快，这对于部署和实时应用非常有利。
• 扩展性和可定制性：ONNX定义了一组扩展和操作，可以根据需要自定义和拓展模型，满足特定的应用需求。

总结

在使用ONNX模型时，解析错误是常见的问题之一。本篇技术博客文章详细介绍了"Unsupported format or combination of formats"解析错误的原因和解决方法。希望通过本文的解释和建议，您能够避免或解决这类错误，并顺利地加载和解析您的ONNX模型。