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

复制代码
    # 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

复制代码
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

复制代码
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

复制代码
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

复制代码
    # 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
Hcoco_me25 分钟前
深度学习和神经网络之间有什么区别?
人工智能·深度学习·神经网络
霍格沃兹_测试30 分钟前
Ollama + Python 极简工作流
人工智能
资源开发与学习30 分钟前
AI智时代:一节课带你玩转 Cursor,开启快速入门与实战之旅
人工智能
西安光锐软件1 小时前
深度学习之损失函数
人工智能·深度学习
补三补四1 小时前
LSTM 深度解析:从门控机制到实际应用
人工智能·rnn·lstm
astragin1 小时前
神经网络常见层速查表
人工智能·深度学习·神经网络
嘀咕博客1 小时前
文心快码Comate - 百度推出的AI编码助手
人工智能·百度·ai工具
cyyt1 小时前
深度学习周报(9.8~9.14)
人工智能·深度学习
蒋星熠1 小时前
深度学习实战指南:从神经网络基础到模型优化的完整攻略
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·卷积神经网络·transformer
星期天要睡觉2 小时前
计算机视觉(opencv)实战二十一——基于 SIFT 和 FLANN 的指纹图像匹配与认证
人工智能·opencv·计算机视觉