onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidArgument: [ONNXRuntimeError] : 2 : INVALID_ARGUMENT : Unexpected input data type. Actual: (tensor(float)) , expected: (tensor(float16))

<think>好的，我现在需要帮用户解决一个关于ONNXRuntime的错误信息：“onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidArgument: [ONNXRuntimeError] : 2 : INVALID_ARGUMENT : Unexpected input data type. Actual: (tensor(float)) , expected: (tensor(float16))”。用户之前已经问过关于警告的问题，现在这个错误看起来是输入数据类型不匹配导致的。 首先，我需要理解这个错误的具体原因。错误信息指出实际输入的数据类型是float32（tensor(float)），但模型期望的是float16（tensor(float16)）。这说明用户在将输入数据传递给ONNX模型时，数据类型不匹配。接下来，我需要确定常见的情况和解决方法。 可能的原因有几个：1）模型导出时指定了float16，但输入数据是float32；2）在预处理中没有转换数据类型；3）ONNX模型本身被优化为使用float16；4）框架版本或导出设置的问题。 接下来，我需要考虑解决方案。首先，用户需要检查模型的输入类型，可以使用Netron工具查看。然后，确保输入数据在传入前转换为float16。例如，在PyTorch中使用`.half()`或在NumPy中指定dtype为float16。此外，导出模型时可能需要强制指定输入类型为float32，以避免后续问题。另外，如果用户环境不支持float16，可能需要重新导出模型为float32。 还需要注意不同框架间的兼容性，比如PyTorch导出时是否自动转换类型。用户可能是在导出模型时没有正确设置，或者在预处理步骤遗漏了类型转换。此外，还要提醒用户注意硬件支持，某些设备可能不完全支持float16，导致问题。 总结步骤应该是：检查模型输入类型、转换输入数据、调整模型导出设置、验证环境支持。同时，给出具体的代码示例，比如如何转换数据类型，如何导出模型时指定类型，这样用户可以直接应用这些方法。最后，强调检查文档和版本兼容性的重要性，确保各环节一致。</think>--- ### **错误原因分析** 错误信息 `Unexpected input data type. Actual: (tensor(float)), expected: (tensor(float16))` 表示：**输入张量的数据类型与ONNX模型预期的类型不匹配**。 具体来说，模型要求输入为 `float16` 类型，但实际传入的是 `float32` 类型。常见于以下场景： 1. 模型导出时指定了 `float16` 精度，但输入数据未做类型转换。 2. 预处理代码中未显式设置数据类型。 3. ONNX模型经过特定优化（如混合精度训练）后，强制要求 `float16` 输入。 --- ### **解决方案** #### **1. 检查模型输入类型** 使用工具（如Netron）直接查看ONNX模型的输入数据类型： ```python import onnx model = onnx.load("model.onnx") for input in model.graph.input: print(f"Input Name: {input.name}, Data Type: {input.type.tensor_type.elem_type}") ``` - **输出类型代码对照**： - `1`: `float32` (TensorProto.FLOAT) - `10`: `float16` (TensorProto.FLOAT16) --- #### **2. 转换输入数据类型** 将输入数据从 `float32` 显式转换为 `float16`： ```python import numpy as np # 使用NumPy转换 input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float16) # 明确指定float16 # 使用PyTorch转换 import torch input_tensor = torch.rand(1, 3, 224, 224).half() # .half() 转为float16 ``` --- #### **3. 调整模型导出方式** 如果在导出ONNX模型时误强制了 `float16` 输入类型，需重新导出模型： ```python # PyTorch导出示例（显式指定输入类型为float32） dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224, dtype=torch.float32) # 注意dtype torch.onnx.export( model, dummy_input, "model.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"], dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}}, ) ``` --- #### **4. 启用ONNXRuntime的自动类型转换** 通过设置 `SessionOptions` 允许自动类型转换（需ONNXRuntime版本≥1.8）： ```python import onnxruntime as ort options = ort.SessionOptions() options.enable_cpu_mem_arena = False # 减少内存分配冲突 session = ort.InferenceSession("model.onnx", options) # 即使输入是float32，ORT尝试自动转换为模型需要的类型 results = session.run(None, {"input": input_data.astype(np.float32)}) ``` --- ### **常见问题排查表** | **问题** | **检查点** | |---------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | 输入数据未转换 | 确保输入张量调用 `.astype(np.float16)` 或 `.half()` | | 模型导出时指定了错误类型 | 检查导出代码中的 `dummy_input` 类型是否与训练时一致 | | 硬件不支持float16 | 确认GPU/CPU是否支持float16（如旧CPU可能不支持） | | 框架版本不兼容 | 升级PyTorch/ONNXRuntime到最新版本 | --- ### **案例演示** **场景**：将PyTorch训练的混合精度模型导出为ONNX后，推理时报错。 **解决步骤**： 1. **检查模型输入类型**：发现模型输入要求 `float16`。 2. **修改输入生成代码**： ```python # 错误写法（默认float32） input_data = torch.rand(1, 3, 224, 224) # 正确写法 input_data = torch.rand(1, 3, 224, 224).half() # 转为float16 ``` 3. **重新导出模型**（可选）： ```python # 确保导出时使用float32输入类型（如果不需要强制float16） dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224, dtype=torch.float32) ``` --- ### **总结** 该错误本质是 **数据类型不匹配**，解决方法围绕以下核心： 1. **输入对齐**：显式转换输入数据到模型要求的类型。 2. **模型导出校准**：确保导出时的输入类型与实际使用场景一致。 3. **环境验证**：检查硬件和框架对 `float16` 的支持性。