VerificationOptions

class torch.onnx.verification.VerificationOptions(flatten=True, ignore_none=True, check_shape=True, check_dtype=True, backend=OnnxBackend.ONNX_RUNTIME_CPU, rtol=0.001, atol=1e-07, remained_onnx_input_idx=None, acceptable_error_percentage=None) [source]

Параметры проверки экспорта ONNX.

Переменные

• flatten (bool) – Если True, вложенные списки/кортежи/словари ввода распаковываются в сплюснутый список тензоров для ONNX. Установите это значение в False, если вложенные структуры должны сохраняться для ONNX, что обычно происходит при экспорте ScriptModules. По умолчанию True.
• ignore_none (bool) – Игнорировать тип None в выводе torch, что обычно происходит при трассировке. Установите это значение в False, если вывод torch должен сохранять тип None, что обычно происходит при экспорте ScriptModules. По умолчанию True.
• check_shape (bool) – Проверять, совпадают ли формы вывода PyTorch и ONNX Runtime. Установите это значение в False, чтобы разрешить вещание формы вывода. По умолчанию True.
• check_dtype (bool) – Проверять, согласуются ли типы данных между выводами PyTorch и ONNX Runtime. По умолчанию True.
• backend (torch.onnx.verification.OnnxBackend) – ONNX бэкенд для проверки. По умолчанию OnnxBackend.ONNX_RUNTIME_CPU.
• rtol (float) – относительная погрешность при сравнении между выводами ONNX и PyTorch.
• atol (float) – абсолютная погрешность при сравнении между выводами ONNX и PyTorch.
• remained_onnx_input_idx (Optional[Sequence[int]]) – Если указано, будут переданы только указанные входные данные в модель ONNX. Укажите список, когда в модели есть неиспользуемые входные данные. Поскольку неиспользуемые входные данные будут удалены в экспортированной модели ONNX, указание всех входных данных приведет к ошибке при возникновении непредсказанных входных данных. Этот параметр указывает верификатору, какие входные данные передать в модель ONNX.
• acceptable_error_percentage (Optional[float]) – допустимый процент несовпадений элементов при сравнении. Должно быть число с плавающей точкой от 0.0 до 1.0.