自定义 bert 在 onnxruntime 推理错误:TypeError: run(): incompatible function arguments

自定义 bert 在 onnxruntime 推理错误:TypeError: run(): incompatible function arguments

自定义 bert 在 onnxruntime 推理错误:TypeError: run(): incompatible function arguments

推理代码

    # text embedding
    toks = self.tokenizer([text])
    if self.debug:
        print('toks', toks)

    text_embed = self.text_model_session.run(output_names=['output'], input_feed=toks)

错误提示

Traceback (most recent call last):
  File "/xx/workspace/model/test_onnx.py", line 90, in <module>
    res = inferencer.inference(text, img_path)
  File "/xx/workspace/model/test_onnx.py", line 58, in inference
    text_embed = self.text_model_session.run(output_names=['output'], input_feed=toks)
  File "/xx/miniconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/onnxruntime/capi/onnxruntime_inference_collection.py", line 220, in run
    return self._sess.run(output_names, input_feed, run_options)
TypeError: run(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
    1. (self: onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InferenceSession, arg0: List[str], arg1: Dict[str, object], arg2: onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.RunOptions) -> List[object]

Invoked with: <onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InferenceSession object at 0x7f975ded1570>, ['output'], {'input_ids': array([[ 101, 3899,  102]]), 'token_type_ids': array([[0, 0, 0]]), 'attention_mask': array([[1, 1, 1]])}, None

核心错误

TypeError: run(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
    1. (self: onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InferenceSession, arg0: List[str], arg1: Dict[str, object], arg2: onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.RunOptions) -> List[object]

解决方法

核对参数

arg0: List[str]

arg1: Dict[str, object]

对应的参数

output_names=['output'], input_feed=toks

arg0=['output'] 参数类型正确

arg1=toks 表面看参数也正常,打印看看toks的每个值的类型

type(toks['input_ids']) 输出为 <class 'torch.Tensor'>, 实际需要输入类型为 <class 'numpy.ndarray'>

修改代码

    # text embedding
    toks = self.tokenizer([text])
    if self.debug:
        print('toks', toks)
    
    text_input = {}
    text_input['input_ids'] = toks['input_ids'].numpy()
    text_input['token_type_ids'] = toks['token_type_ids'].numpy()
    text_input['attention_mask'] = toks['attention_mask'].numpy()
    text_embed = self.text_model_session.run(output_names=['output'], input_feed=text_input)

再次执行代码,正常运行,无报错!!

相关推荐
成富44 分钟前
文本转SQL(Text-to-SQL),场景介绍与 Spring AI 实现
数据库·人工智能·sql·spring·oracle
CSDN云计算1 小时前
如何以开源加速AI企业落地,红帽带来新解法
人工智能·开源·openshift·红帽·instructlab
艾派森1 小时前
大数据分析案例-基于随机森林算法的智能手机价格预测模型
人工智能·python·随机森林·机器学习·数据挖掘
hairenjing11231 小时前
在 Android 手机上从SD 卡恢复数据的 6 个有效应用程序
android·人工智能·windows·macos·智能手机
小蜗子1 小时前
Multi‐modal knowledge graph inference via media convergenceand logic rule
人工智能·知识图谱
SpikeKing1 小时前
LLM - 使用 LLaMA-Factory 微调大模型 环境配置与训练推理 教程 (1)
人工智能·llm·大语言模型·llama·环境配置·llamafactory·训练框架
黄焖鸡能干四碗2 小时前
信息化运维方案,实施方案,开发方案,信息中心安全运维资料(软件资料word)
大数据·人工智能·软件需求·设计规范·规格说明书
2 小时前
开源竞争-数据驱动成长-11/05-大专生的思考
人工智能·笔记·学习·算法·机器学习
ctrey_2 小时前
2024-11-4 学习人工智能的Day21 openCV(3)
人工智能·opencv·学习
攻城狮_Dream2 小时前
“探索未来医疗:生成式人工智能在医疗领域的革命性应用“
人工智能·设计·医疗·毕业