使用cube ai 导入onnx模型时报错

Question

我在使用cube ai 导入onnx模型时出现了以下报错：

使用的模型为shuffle net 模型，经过pth转onnx
请问该如何解决

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从您提供的报错信息来看，问题似乎与模型的输入通道顺序有关。具体来说，错误提示“INTERNAL ERROR: node 1122 has 2D input channel first”暗示着在解析模型的过程中遇到了通道顺序的问题。考虑到您使用的是ShuffleNet模型，这可能与模型的维度和通道顺序有关。以下是您可以尝试的解决方案：

检查模型输入输出的维度和通道顺序

由于模型是从PyTorch转为ONNX的，您可能需要确保模型的输入和输出张量的维度和通道顺序是正确的。特别是针对卷积层和其他需要特定通道顺序的层。您可以使用以下代码来检查模型的输入和输出：

import torch
import torchvision.models as models

# 使用您的模型结构初始化模型
model = models.shufflenet_v2_x0_5()  # 例如使用ShuffleNet v2的较小版本
model.eval()  # 确保模型处于评估模式

# 创建模拟输入数据（与您的实际输入数据匹配）
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 例如一个批次大小为1的图像数据，假设通道顺序为(批量大小, 通道数, 高度, 宽度)
output = model(input_tensor)  # 运行模型获取输出

# 输出模型的输入和输出的形状和类型信息
print("Input shape:", input_tensor.shape)
print("Output shape:", output.shape)

这段代码将帮助您了解模型的输入和输出维度，您可以根据这些信息调整模型的输入和输出。

使用正确的工具版本和参数进行转换和导入

确保您使用的Cube AI和STM32CubeMX工具的版本是最新的，并且与您的模型兼容。有时候，旧版本的工具可能不支持某些特定的模型结构或格式。此外，确保您在转换和导入过程中使用了正确的参数。特别是关于输入输出的维度和通道顺序的参数。

重新训练或调整模型结构（可选）

如果上述方法都不能解决问题，您可以考虑重新训练模型或调整模型的结构以适应目标硬件的要求。这可能涉及到重新设计网络结构或使用特定的训练策略来确保模型的维度和通道顺序与硬件的要求相匹配。

联系技术支持或社区帮助

如果问题仍然存在，建议您联系Cube AI或STM32CubeMX的技术支持或社区论坛寻求帮助。他们可能能提供更具体的解决方案或与您共享有关特定模型的导入指南或示例代码。同时，在相关的论坛或社区分享您的问题和错误报告，也许有其他用户遇到过类似的问题并找到了解决方案。