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orch.onnx.symbolic_registry.UnsupportedOperatorError: Exporting the operator ::grid_sampler to ONNX opset version 11 is not supported. Support for this operator was added in version 16, try exporting with this version.

时间: 2025-08-09 15:12:56 浏览: 9
<think>嗯,用户遇到了ONNX导出时的UnsupportedOperatorError问题,特别是grid_sampler在opset11不被支持。我需要先回忆一下ONNX的不同版本支持的操作符。记得之前看到过,GridSample是在opset16之后才被支持的,所以用户需要升级opset版本到16或更高。首先,用户可能已经尝试用opset11导出,但失败了。错误提示说明操作符不支持,这时候需要确认opset版本是否足够。根据引用[1],GridSample节点在opset16之后才支持导出,所以用户需要将opset设置为16。同时,检查代码中导出ONNX的部分,确保设置了正确的opset_version参数。然后,用户可能需要修改导出脚本中的opset_version参数,比如在torch.onnx.export中设置opset_version=16。但升级opset版本可能会带来其他问题,比如某些原来的操作符可能被拆分或变更结构,比如引用[2]提到LayerNormalization在opset16会被拆分,所以用户需要注意模型中的其他层是否兼容。可能需要测试导出后的模型是否正常工作。另外,动态轴设置也可能影响导出结果。如果不需要动态batch,可以将dynamic_axes设为None,这样模型更简洁,如引用[2]所述。但用户如果需要动态尺寸,可能需要调整相关参数。 此外,用户可能需要检查模型中的其他部分是否使用了只有高版本opset支持的操作符,或者是否有自定义的操作需要替换。例如,grid_sampler可能在低版本中没有实现,需要确保所有操作符在opset16中都支持。还有,导出后的后处理需要注意坐标变换,比如引用[3]提到的start_y可能需要1-start_y,用户需要调整后处理代码。这可能和模型中的网格生成部分有关,需要确认导出后的坐标是否正确处理。 总结解决方案步骤:1.升级opset到16;2.修改导出代码中的opset版本;3.检查模型兼容性;4.处理动态轴;5.调整后处理逻辑。同时,用户可能需要更新ONNX库和运行时环境,确保支持高版本opset。还需要考虑用户是否了解如何设置opset版本,可能需要给出具体的代码示例,比如在torch.onnx.export中添加opset_version=16。同时,提醒用户注意可能的兼容性问题,并建议验证导出模型的有效性。</think>### 解决ONNX导出`grid_sampler`操作符不支持的问题 #### 问题分析 当导出包含`grid_sampler`操作的模型到ONNX时,若指定`opset_version=11`会触发`UnsupportedOperatorError`,因为该操作符仅在**opset 16及以上版本**才被正式支持[^1][^2]。这是由于ONNX对不同版本的操作符支持存在差异。 --- #### 解决方案步骤 1. **升级opset版本至16** - 在导出ONNX模型的代码中,显式设置`opset_version=16`: ```python torch.onnx.export( model, dummy_input, "model.onnx", opset_version=16, # 关键修改点 dynamic_axes={"input": {0: "batch"}} # 根据需求设置动态轴 ) ``` - 若需静态batch,可设置`dynamic_axes=None`以简化模型结构[^2]。 2. **验证ONNX库版本** - 确保使用的`onnx`和`onnxruntime`版本支持opset 16: ```bash pip install onnx>=1.10.0 onnxruntime>=1.10.0 ``` 3. **处理兼容性问题** - **LayerNormalization拆分**:opset 16会将`LayerNormalization`拆分为多个基础算子,需在推理时确认兼容性[^2]。 - **坐标变换调整**:若模型中涉及网格生成(如`grid_x`和`grid_y`),注意导出后的坐标可能需要后处理转换(例如`1-start_y`)[^3]。 4. **替换自定义实现(备用方案)** - 若仍无法导出,可将`grid_sampler`替换为等效的矩阵操作或使用其他支持的操作符组合。 --- #### 验证导出结果 使用ONNX Runtime验证模型: ```python import onnxruntime as ort session = ort.InferenceSession("model.onnx") outputs = session.run(None, {"input": dummy_input.numpy()}) ``` ---
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