Pytorch CNTK:“；无法根据输入和新形状大小计算推断尺寸。”；
我已经使用Pytorch为CIFAR-10建立了一个模型，并将其保存为ONNX文件 但看起来我无法从CNTK加载它 我已经从同一源代码加载了另一个ONNX文件（错误），所以依赖项看起来还可以。调用Function.Load（）时出现问题 我收到此异常（未处理的异常）： System.ApplicationException:“重塑：无法根据输入和新形状大小计算推断尺寸。 [调用堆栈] -CNTK:：TrainingParameterSchedule:：GetMinibatchSize -CNTK:：XavierInitializer（x6） -CNTK:：函数：：加载 -CSharp\u CNTK\u函数\u加载\u开关\u 0 -00007FFB0C41C307（SymFromAddr（）错误：Le模块spécifiéest可插入。）Pytorch CNTK:“；无法根据输入和新形状大小计算推断尺寸。”；,pytorch,cntk,onnx,Pytorch,Cntk,Onnx,我已经使用Pytorch为CIFAR-10建立了一个模型，并将其保存为ONNX文件 但看起来我无法从CNTK加载它 我已经从同一源代码加载了另一个ONNX文件（错误），所以依赖项看起来还可以。调用Function.Load（）时出现问题 我收到此异常（未处理的异常）： System.ApplicationException:“重塑：无法根据输入和新形状大小计算推断尺寸。 [调用堆栈] -CNTK:：TrainingParameterSchedule:：GetMinibatchSize -CNT
看起来无法在CNTK中加载此模型。CNTK对导出（保存）到ONNX有很好的支持，导入（加载）对于某些操作可能会有问题 CNTK开发已冻结，您使用它的动机是什么
现在推荐的方法是使用ONNX运行时进行推理，它对ONNX有一流的支持。谢谢Sergey。我已经看到CNTK将不再获得更新（但这最后一次更新是非常新的），最近的许多博客帖子（主要写在2018年）都在谈论CNTK的各种优势。因此，使用CNTK的主要动机是它看起来是将ONNX模型加载到.Net应用程序中的理想方式。我以前从未听说过ONNX运行时，但我想我现在要花很多时间来使用它！
var deviceDescriptor = DeviceDescriptor.CPUDevice; ;
var function = Function.Load(ONNX_PATH, deviceDescriptor, ModelFormat.ONNX);