如何调用 torch.onnx.export 导出的模型？
torch.onnx.export 会创建一个 onnx 模型，该模型可以在其他框架或设备上进行推理。
解决 runtimeerror：输入必须是字典列表或单个 numpy 数组
当你使用导出的 onnx 模型进行推理时，遇到了以下错误：
runtimeerror: input must be a list of dictionaries or a single numpy array for input 'x'.
这是因为 pytorch 模型的输入是张量，而 onnx 模型的输入是数组。要解决此错误，请将输入张量转换为 numpy 数组。
修改后的示例代码：
import onnxruntimeimport numpyimport torch# 创建 ONNX 模型model = SumModule()torch.onnx.export(model, (torch.ones(2, 2),), "onnx.pb", input_names=["x"], output_names=["sum"])# 加载 ONNX 模型ort_session = onnxruntime.InferenceSession("onnx.pb")# 为模型创建输入，将其转换为 numpy 数组input_data = numpy.ones((2, 2), dtype=numpy.float32)# 运行模型output_data = ort_session.run(None, {"x": input_data})# 输出预测结果print(output_data)
注意：input_data 类型的修改是关键。通过将输入张量转换为 numpy 数组，消除了 pytorch 和 onnx 之间的类型不匹配问题，使推理能够成功进行。
以上就是如何解决使用 ONNX 模型推理时遇到的 “RuntimeError: Input must be a list of dictionaries or a single numpy array” 错误？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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