YOLOv8导出为onnx格式，aten::fft_fft2不支持导出请问怎么办？

Question

在改进后的yolov8导出进行部署到rk3588上时，导出onnx时报错代码中的aten::fft_fft2算子不支持导出，请问应该怎么办或者有没有其他合适能部署到板子上！

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 主要问题是在将改进后的YOLOv8导出为ONNX格式时，遇到aten::fft_fft2算子不支持导出。这可能是由于该算子在ONNX的支持范围之外，或者在当前的转换环境中存在兼容性问题。
2. 解决方案：
   - 方法一：替换算子
   • 如果你的项目中使用aten::fft_fft2只是为了实现某种频谱相关的功能，可以尝试寻找其他替代的实现方式。例如，在一些深度学习框架中，可能有其他函数或模块可以实现类似的频谱变换功能。
   • 比如，可以使用OpenCV的cv2.dft函数来替代aten::fft_fft2实现二维离散傅里叶变换。假设你有一个图像数据img（格式为numpy数组），使用OpenCV进行傅里叶变换的代码示例如下：

import cv2
import numpy as np

# 假设img是已经读取的图像数据
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1]))

 - 然后在你的YOLOv8相关代码中，将使用`aten::fft_fft2`的地方替换为上述使用OpenCV的代码。

• 方法二：检查框架版本和环境
  • 确保你使用的深度学习框架版本是支持ONNX导出的较新版本。有时候旧版本可能存在一些算子导出的问题。
  • 例如，在PyTorch中，可以检查是否是最新版本：

pip install torch --upgrade

 - 同时，检查导出ONNX时的环境配置，确保所有依赖都是正确安装且版本兼容。

• 方法三：尝试不同的导出工具或方式
  • 可以尝试使用不同的工具来导出ONNX。除了PyTorch自带的导出功能外，还有一些第三方工具可能对某些算子有更好的支持。
  • 比如，可以使用torch.onnx.export的一些参数来调整导出过程，可能会绕过一些算子导出的问题。例如：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18()
# 调整一些导出参数
torch.onnx.export(model, torch.randn(1, 3, 224, 224), "model.onnx", opset_version=11)

 - 你可以根据具体情况调整`opset_version`等参数，看是否能成功导出。

1. 各种方案的优缺点：
   - 方法一：
   • 优点：从根本上解决了算子不支持的问题，通过替换为其他实现方式，可以保证功能的继续运行，并且在一定程度上提高了代码的可移植性。
   • 缺点：需要对代码进行较大的修改，特别是如果aten::fft_fft2的功能比较复杂，替换可能需要花费较多时间来调试和确保新的实现能准确替代原功能。
   • 方法二：
   • 优点：相对简单，只需要更新框架版本和检查环境，成本较低。如果是因为版本问题导致的算子导出失败，更新后可能直接解决问题。
   • 缺点：不一定能解决问题，如果不是版本问题导致的算子不支持，更新版本可能无效。
   • 方法三：
   • 优点：尝试不同的导出方式比较灵活，不需要对代码进行大量修改，可能通过调整参数就能解决导出问题。
   • 缺点：不一定能找到合适的参数组合来成功导出，而且对于算子本身的支持问题并没有从根本上解决。
2. 总结：
   - 对于aten::fft_fft2算子不支持导出ONNX的问题，可以通过替换算子实现、检查框架版本和环境以及尝试不同的导出工具或方式来解决。在实际操作中，可以根据问题的具体情况和项目的实际需求选择合适的方法。如果时间允许且对代码修改风险可控，替换算子实现可能是比较彻底的解决办法；如果只是想快速尝试解决问题，可以先从检查版本和调整导出参数开始。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。