无法使ONNX模型的输入列名称起作用

Question

我正在使用ML.NET导入ONNX模型进行对象检测。作为记录，我从Microsoft的CustomVision.ai网站导出了模型。

我在Netron中检查了模型文件，它清楚地显示了输入节点被命名为“数据”，输出被命名为“ model_outputs0”。

但是，当我尝试运行此行代码以应用ONNX模型

var pipeline = mlContext.Transforms.ApplyOnnxModel(modelFile: modelLocation, outputColumnNames: new[] { "model_outputs0" }, inputColumnNames: new[] { "data" }, gpuDeviceId: 0, fallbackToCpu: true);
// Fit scoring pipeline
var model = pipeline.Fit(data);

我收到以下错误：

  

找不到输入列'data'参数名称：inputSchema

显然，它无法找到数据的输入列，尽管我清楚地看到它是Netron中的名称，如您所见：

现在，这是我真的不了解的部分。当我尝试其他输出名称时，它有一个不同的错误，基本上告诉我它实际上应该是数据：

  

参数名称：输入张量（图像）在ONNX模型中不存在。   可用的输入名称为[data]。实际值为图片。

Answer 1

我遇到了同样的问题并看到了这篇文章。经过一段时间的努力，我现在发现对我来说，将这个输入列放入其他 Append 函数是有效的 - 让我在这里展示

这是我在微软官方文档中的代码：

var pipeline = mlContext.Transforms.LoadImages(outputColumnName: "image", imageFolder: "", inputColumnName: nameof(ImageNetData.ImagePath))
            .Append(mlContext.Transforms.ResizeImages(outputColumnName: "image", imageWidth: ImageNetSettings.imageWidth, imageHeight: ImageNetSettings.imageHeight, inputColumnName: "image"))
            .Append(mlContext.Transforms.ExtractPixels(outputColumnName: "image"))
            .Append(mlContext.Transforms.ApplyOnnxModel(modelFile: modelLocation, outputColumnNames: new[] { TinyYoloModelSettings.ModelOutput }, inputColumnNames: new[] { TinyYoloModelSettings.ModelInput }));

ModelInput 和 ModelOutput 被声明为常量字符串，并且在文档中提示使用 Netron 查找值以替换它。但也有 .ResizeImages() 和 .LoadImages() 和 .ExtractPixels() - 这里是 outputColumnName。对我来说，使用 ModelInput 值对其进行配置 - 对我来说是“数据” - 我在 customvision.ai 导出 ONNX

所以现在我遇到了另一个问题，但我认为这对我有用。所以给它一个机会

清除我更改的代码

var pipeline = mlContext.Transforms.LoadImages(outputColumnName: "data", imageFolder: "", inputColumnName: nameof(ImageNetData.ImagePath))
            .Append(mlContext.Transforms.ResizeImages(outputColumnName: "data", imageWidth: ImageNetSettings.imageWidth, imageHeight: ImageNetSettings.imageHeight, inputColumnName: "data"))
            .Append(mlContext.Transforms.ExtractPixels(outputColumnName: "data"))
            .Append(mlContext.Transforms.ApplyOnnxModel(modelFile: modelLocation, outputColumnNames: new[] { TinyYoloModelSettings.ModelOutput }, inputColumnNames: new[] { TinyYoloModelSettings.ModelInput }));

        var model = pipeline.Fit(data);

Answer 2

同一问题： System.ArgumentOutOfRangeException：找不到输入列“数据” 参数名称：inputSchema

模型是CustomVision.ai的导出项

Netron将输入参数名称显示为“数据”