【徹底解説】PyTorchでONNXエクスポートが失敗する「torch.onnx.OnnxExporterError」の原因と解決策

torch.onnx.OnnxExporterErrorは、PyTorchモデルをONNX形式にエクスポートしようとした際に発生するエラーです。このエラーは、モデルの構造や操作がONNXでサポートされていない場合などに発生します。

エラーの原因

このエラーの主な原因は以下の通りです。

バージョンの不一致
- PyTorchとONNXのバージョンが互換性がない
- 使用しているカスタムオペレーターのバージョンがPyTorchと互換性がない
サポートされていない操作を使用している
- F.conv2d()などのカスタム関数
- torch.nn.functionalモジュールの関数の一部
- PyTorch 1.11以前で導入された新しい操作
モデルの構造が複雑すぎる
- ループや条件分岐を含むモデル
- 再帰的なモデル
- 動的な形状を持つテンソルを使用するモデル

解決策

このエラーを解決するには、以下の方法を試すことができます。

モデルを簡略化する

ループや条件分岐、再帰構造などをできるだけ排除し、シンプルなモデル構造にします。

サポートされる操作を使用する

ONNXでサポートされる操作のみを使用するようにモデルを修正します。サポートされる操作のリストについては、ONNXのドキュメントを参照してください。

バージョンを確認する

PyTorchとONNXの最新バージョンを使用していることを確認します。また、使用しているカスタムオペレーターがPyTorchと互換性があることを確認します。

上記の方法で解決できない場合は、以下の解決策も試してみる価値があります。

custom_opsオプションを使用して、カスタムオペレーターを登録します。
dynamic_axesオプションを使用して、動的な形状を持つテンソルを処理します。
export_params=Trueオプションを使用して、モデルの重みをONNXファイルにエクスポートします。

このエラーは、PyTorchとONNXのバージョン、モデルの構造と操作、使用しているカスタムオペレーターなど、様々な要因によって発生する可能性があります。解決策を見つけるためには、これらの要因を一つずつ確認していく必要があります。

import torch

# モデルを定義する
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(20, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# モデルを作成する
model = MyModel()

# ダミー入力を生成する
dummy_input = torch.randn(1, 10)

# モデルをONNX形式にエクスポートする
try:
    torch.onnx.export(model, dummy_input, "my_model.onnx")
except torch.onnx.OnnxExporterError as e:
    print(e)

このコードを実行すると、以下のエラーが発生する可能性があります。

torch.onnx.OnnxExporterError: Failed to export the model to ONNX. Generating SARIF report at {sarif_report_path}. SARIF log can be loaded in VS Code SARIF viewer extension, or SARIF web viewer(https://microsoft.github.io/sarif-web-component/).

このエラーは、モデルのF.relu()関数などがONNXでサポートされていないことが原因で発生しています。

このエラーを解決するには、以下の方法があります。

F.relu()関数をtorch.nn.ReLU()モジュールに置き換える
カスタムオペレーターを作成してF.relu()関数を登録する

以下は、F.relu()関数をtorch.nn.ReLU()モジュールに置き換えたコードです。

import torch

# モデルを定義する
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(20, 10)
        self.relu = torch.nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# モデルを作成する
model = MyModel()

# ダミー入力を生成する
dummy_input = torch.randn(1, 10)

# モデルをONNX形式にエクスポートする
try:
    torch.onnx.export(model, dummy_input, "my_model.onnx")
except torch.onnx.OnnxExporterError as e:
    print(e)

このコードを実行すると、エラーが発生せずにモデルがONNX形式にエクスポートされるはずです。

このエラーが発生した場合、以下の代替方法を試すことができます。

モデルを簡略化する

エラーの原因となる可能性が高いのは、複雑なモデル構造です。ループ、条件分岐、再帰構造などをできるだけ排除し、シンプルなモデル構造に変更することで、エラーを回避できる可能性があります。

サポート対象の操作を使用する

ONNXでは、すべてのPyTorch操作がサポートされているわけではありません。エラーが発生している場合は、使用している操作がONNXでサポートされているかどうかを確認してください。サポート対象でない操作は、代替となる操作に置き換える必要があります。

カスタムオペレーターを作成する

どうしても必要な操作がONNXでサポートされていない場合は、カスタムオペレーターを作成することができます。これは複雑な作業になりますが、必要な機能を実現する唯一の方法となる場合があります。

別の形式でエクスポートする

ONNX以外にも、モデルをエクスポートできる形式はいくつかあります。例えば、TensorFlow LiteやCore MLなどの形式でエクスポートし、目的のプラットフォームで利用することもできます。

最新バージョンを使用する

PyTorchとONNXの最新バージョンを使用していることを確認してください。古いバージョンの場合、互換性の問題でエラーが発生する可能性があります。

オンラインリソースを活用する

代替ツールの例

以下に、torch.onnx.OnnxExporterErrorの代替となるツールをいくつか紹介します。

これらのツールは、それぞれ異なる機能と利点を持っています。状況に応じて適切なツールを選択してください。

注意点

上記で紹介した代替方法は、必ずしもすべての状況で有効とは限りません。エラーの原因や状況によって、適切な解決策は異なります。