Pytorch 转换 Pytorch 模型为 Core ML 时的错误

在本文中，我们将介绍如何使用 Pytorch 将深度学习模型转换为 Core ML 格式，并讨论可能遇到的错误和解决方案。

什么是 Core ML?

Core ML 是苹果公司推出的机器学习框架，用于在 iOS、macOS 和 watchOS 设备上运行机器学习模型。使用 Core ML，您可以将在其他深度学习框架中训练的模型转换为可以在苹果设备上本地部署的格式。

Pytorch 转换为 Core ML

要将 Pytorch 模型转换为 Core ML 格式，我们可以使用 torch.onnx 包来导出模型的 ONNX（Open Neural Network Exchange）表示。ONNX 是一种开放的模型表示格式，可以在不同的深度学习框架之间共享模型。

下面是一个将 Pytorch 模型导出为 ONNX 格式的示例：

import torch
import torch.onnx as onnx

# 加载 Pytorch 模型
model = torch.load("model.pth")

# 导出模型为 ONNX 格式
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output_path = "model.onnx"
onnx.export(model, input_tensor, output_path)

上述示例中，我们首先加载了一个已经训练好的 Pytorch 模型 model.pth，然后创建一个随机输入张量 input_tensor。最后，我们将模型导出为 model.onnx 文件。

错误分析

将 Pytorch 模型转换为 Core ML 格式可能会遇到一些错误。下面是一些常见的错误以及解决方案：

1. RuntimeError: Exporting the operator … without implementing ONNX custom op 让研究者废寝忘食的情况太多了

这个错误表示在导出 ONNX 模型时，有一些操作符没有实现相应的 ONNX 自定义操作。这通常是由于 Pytorch 中的一些操作符在 ONNX 中没有相应的实现所致。

解决方案：
– 查看错误消息中提到的操作符，并在 ONNX 的操作符文档中查找是否有相应的实现。
– 如果没有相应的实现，您可以尝试手动实现该操作符的 ONNX 自定义操作。

2. TypeError: torch_function has type , but the wrapped function is expecting a device or array-like object. 应该是bug

这个错误表示某些操作符在转换时遇到了类型不匹配的问题。这通常是由于 Pytorch 和 ONNX 之间数据类型的差异所致。

解决方案：
– 确保您在转换前将模型的输入数据类型与 ONNX 期望的数据类型匹配。
– 如果仍然遇到问题，可以尝试在导出模型之前将模型参数和输入数据转换为 ONNX 期望的数据类型。

3. ValueError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 64 and 62 in dimension 2 应该是module的数量产生的错误

这个错误表示模型中的某些层的输入和输出形状不匹配。这通常是由于在导出模型时修改了模型结构导致的。

解决方案：
– 检查模型结构，并确保每个层的输入和输出形状相匹配。
– 如果模型结构已经被修改，尝试恢复到与导出之前相同的结构。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Pytorch 将深度学习模型转换为 Core ML 格式，并讨论了可能遇到的错误和解决方案。转换模型时可能会遇到的一些常见错误包括操作符没有实现 ONNX 自定义操作、数据类型不匹配和模型结构不匹配等。通过了解这些错误和解决方案，您将能够更轻松地将 Pytorch 模型转换为 Core ML 格式，以在苹果设备上部署和运行您的深度学习模型。