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)

ONNX 导出验证的选项。

Variables

• flatten (bool) – 如果为True，则将嵌套的列表/元组/字典输入解包为ONNX的扁平化张量列表。如果希望保留嵌套结构以用于ONNX，通常在导出ScriptModules时，请将此设置为False。默认值为True。

• ignore_none (bool) – 是否忽略torch输出中的None类型，这在通常情况下是使用跟踪时的情况。如果torch输出应该保留None类型，这在通常情况下是导出ScriptModules时的情况，请将此设置为False。默认为True。

• check_shape (bool) – 是否检查 PyTorch 和 ONNX Runtime 输出之间的形状是否完全相同。设置为 False 以允许输出形状广播。默认为 True。

• check_dtype (bool) – 是否检查 PyTorch 和 ONNX Runtime 输出之间的 dtypes 是否一致。默认为 True。

• 后端 (torch.onnx.verification.OnnxBackend) – 用于验证的ONNX后端。默认为OnnxBackend.ONNX_RUNTIME_CPU。

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

• atol (float) – ONNX 和 PyTorch 输出之间的比较绝对容差。

• remained_onnx_input_idx (可选[序列[int]]) – 如果提供，只有指定的输入将被传递到ONNX模型。当模型中有未使用的输入时，提供一个列表。由于未使用的输入将在导出的ONNX模型中被移除，提供所有输入将导致在意外输入上出错。此参数告诉验证器哪些输入应传递到ONNX模型中。

• acceptable_error_percentage (可选[float]) – 比较中可接受的元素不匹配百分比。 它应该是一个介于0.0和1.0之间的浮点值。