验证选项

类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)[源代码]

用于 ONNX 导出验证的选项。

变量

• flatten (bool) – 如果为 True，则将嵌套的列表、元组或字典输入解包成 ONNX 的扁平化张量列表。如果需要保留嵌套结构（通常在导出 ScriptModules 时是这种情况），请将其设置为 False。默认值为 True。

• ignore_none (bool) – 是否在 torch 输出中忽略 None 类型，这通常发生在追踪时。如果需要导出 ScriptModules 并保留 None 类型，请将其设置为 False。默认值为 True。

• check_shape (bool) – 是否检查 PyTorch 和 ONNX Runtime 输出的形状是否完全相同。设置为 False 可允许输出形状广播，默认值为 True。

• check_dtype (bool) – 是否检查 PyTorch 和 ONNX Runtime 输出的数据类型是否一致。默认值为 True。

• backend (OnnxBackend) – 用于验证的 ONNX 后端，默认值为 OnnxBackend.ONNX_RUNTIME_CPU。

• rtol (float) – 在 ONNX 和 PyTorch 输出之间的相对容差。

• atol (float) – 比较 ONNX 和 PyTorch 输出结果时的绝对容差。

• remained_onnx_input_idx (Sequence[int] | None) – 如果提供，只有指定的输入将传递给 ONNX 模型。当模型中有未使用的输入时，请提供一个列表。由于导出的 ONNX 模型会移除未使用的输入，因此提供所有输入会导致意外输入错误。此参数告诉验证器要传递到 ONNX 模型的具体输入。

• acceptable_error_percentage (float|None) – 允许的元素不匹配百分比。它应该是一个介于0.0和1.0之间的浮点数。