Pytorch 当尝试将双线性层转换为ONNX时，上采样ONNX给出无效的_图

当我将在Pytorch上训练的双线性层的网络转换为ONNX时，我得到以下错误

RuntimeError:[ONNXRuntimeError]：10:无效的\u图形：负载模型 from test.onnx失败：类型错误：输入的类型为“tensor（int64）” 节点（）中运算符（楼层）的参数（11）无效

我不确定为什么会发生这种错误，我尝试从源代码构建NX，但问题似乎仍然没有解决

有什么想法可以导致这个错误吗？或者如何解决这个问题

繁殖方式-

from torch import nn

import torch
import torch.nn.functional as F
import onnxruntime as rt

class Upsample(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        #l = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=1, stride=1, padding=1, bias=True)
        return F.interpolate(x, scale_factor=2, mode="bilinear", align_corners=False)

m = Upsample()
v = torch.randn(1,3,128,128, dtype=torch.float32, requires_grad=False)

torch.onnx.export(m, v, "test.onnx")
sess = rt.InferenceSession("test.onnx")

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此错误已在中修复（修复在functional.py中），因此如果安装pytorch的夜间构建，您应该能够获得它

但是，在同一PR中，双线性模式下的上采样转换已被禁用；原因是Pytorch的双线性模式与ONNX的不一致，最近模式是当前唯一支持的模式

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ONNX中的Upsample（现在称为Resize）正在opset 11中更新，以支持与中的Pytorch对齐的双线性模式，但此模式尚未推出。

我通过在中更改

模式（s=“bilinear”

）来构建Pytorch 1.0.0解决了上述问题，如本文所述，它似乎可以工作。但我仍然不知道这种变化如何影响上采样的网络图，仍然在验证结果@劳拉，你有没有尝试过这样的双线性上采样修复，谢谢你的修复。