openvino2019模型转换

Question

利用openvino2019转yolov5s.onnx时出现以下错误，请问应该怎么解决

[ ERROR ]  Shape is not defined for output 0 of "Slice_39".
[ ERROR ]  Cannot infer shapes or values for node "Slice_39".
[ ERROR ]  Not all output shapes were inferred or fully defined for node "Slice_39". 
 For more information please refer to Model Optimizer FAQ (<INSTALL_DIR>/deployment_tools/documentation/docs/MO_FAQ.html), question #40. 
[ ERROR ]  
[ ERROR ]  It can happen due to bug in custom shape infer function <function Slice.infer at 0x7fcdb1564bf8>.
[ ERROR ]  Or because the node inputs have incorrect values/shapes.
[ ERROR ]  Or because input shapes are incorrect (embedded to the model or passed via --input_shape).
[ ERROR ]  Run Model Optimizer with --log_level=DEBUG for more information.
[ ERROR ]  Exception occurred during running replacer "REPLACEMENT_ID" (<class 'extensions.middle.PartialInfer.PartialInfer'>): Stopped shape/value propagation at "Slice_39" node. 
 For more information please refer to Model Optimizer FAQ (<INSTALL_DIR>/deployment_tools/documentation/docs/MO_FAQ.html), question #38. 

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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根据您提供的错误信息，这个问题通常发生在使用 OpenVINO 工具套件的 Model Optimizer 将模型从 ONNX 或其他格式转换为 OpenVINO 可执行表示（IR）格式时。错误提示表明 Model Optimizer 无法正确推断“Slice_39”节点的输出形状。

要解决这个问题，您可以尝试以下步骤：

1. 检查输入形状：确保模型输入形状是正确的，并且符合模型的预期。如果输入形状不正确，Model Optimizer 可能无法正确推断后续层的形状。

2. 使用 DEBUG 日志级别：运行 Model Optimizer 时添加 --log_level=DEBUG 参数，这将提供更详细的输出，有助于诊断问题。

3. 检查自定义层：如果“Slice_39”是一个自定义层，确保您已经正确实现了该层的形状推断函数，并且该函数在 Model Optimizer 中被正确调用。

4. 查阅文档：参考 Model Optimizer FAQ，特别是问题 #40 和 #38，这些部分可能包含有关形状推断错误的信息和解决方案[^6^]。

5. 更新 Model Optimizer：如果您使用的是较旧版本的 OpenVINO，尝试更新到最新版本，因为新版本可能修复了旧版本中的问题。

6. 社区支持：如果问题仍然无法解决，您可以在 OpenVINO 社区论坛或 GitHub 问题跟踪器上寻求帮助。

关于具体的代码实现，通常需要查看您的模型定义和 Model Optimizer 的使用方式。如果您能够提供更多的上下文信息，比如模型的来源、转换命令的具体参数等，可能会更容易找到解决方案。

最后，由于您提到的是 OpenVINO 2019 版本，而搜索结果中没有直接对应于该版本的文档，我建议访问 OpenVINO 官方文档页面或使用您安装的 OpenVINO 版本的本地文档来查找更具体的信息。如果您需要在线资源，可以尝试访问 OpenVINO 的官方文档网站：https://docs.openvino.ai。