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ONNX模型转换后算子缺失问题修复案例

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程适用人群 · ONNX模型转换与算子缺失问题概述
课程导入学习目标
02
ONNX基础
ONNX格式定义 · 模型结构 · 算子集版本与兼容性概念
ONNX格式定义
03
模型转换流程
从PyTorch/TensorFlo…
模型转换流程PyTorch/Tens…
04
算子缺失问题初识
什么是算子缺失 · 常见表现（报错 · 推理失败
算子缺失问题初识什么是算子缺失
05
算子缺失根因分析
框架版本差异 · 算子实现不完整 · 自定义算子
算子缺失根因分析框架版本差异
06
诊断工具与日志
使用onnxruntime · netron · onnx.checker等工具定位缺…
诊断工具日志
07
算子映射表
常见框架算子与ONNX算子映射关系及…
算子映射表ONNX
08
静态图与动态图
动态控制流 · 动态shape导致的算子缺失问题及处…
静态图动态图
09
自定义算子导出
如何在PyTorch中注册自定义算子…
自定义算子导出PyTorch
10
ONNX算子实现
了解ONNX算子定义 · 属性 · 输入输出约束
ONNX算子实现
11
修复策略总览
替换 · 组合 · 自定义
修复策略总览替换
12
算子替换法
用等价ONNX算子替换缺失算子 · 案例
算子替换法ONNX
13
子图重写
通过图编辑工具（如onnx_grap…
子图重写onnx
14
自定义算子实现
编写自定义ONNX算子（C++/Py…
自定义算子实现ONNX
15
使用onnxruntime扩展
通过CustomOp API添加缺失…
onnxruntime使用
16
案例实战1
PyTorch模型转换后缺少'Gri…
案例实战1PyTorch
17
案例实战2
TensorFlow模型转换后缺少'…
案例实战2TensorFlow
18
案例实战3
动态shape导致'NonMaxSu…
案例实战3shape
19
案例实战4
自定义激活函数（如Mish）缺失的修…
案例实战4Mish
20
案例实战5
多输出或条件分支导致的算子缺失修复
案例实战5多输出或条件分支…
21
精度验证
修复后模型输出一致性对比 · 误差分析及调优
精度验证修复后模型输出一…
22
性能优化
修复后推理速度 · 内存占用评估与优化技巧
性能优化修复后推理速度
23
自动化修复工具
利用现有工具（如onnx-simpl… · onnxoptimizer）减少手动…
自动化修复工具onnx-simpl
24
常见陷阱与避坑
版本不匹配 · 算子属性错误 · 输入输出类型问题等
常见陷阱避坑
25
跨平台部署
修复后模型在不同推理引擎（ORT · TensorRT · OpenVINO）上的兼容性
跨平台部署ORT
26
综合实战
从真实业务模型出发 · 完成从转换到修复的完整流程
综合实战从真实业务模型出…
27
课程总结
核心知识点回顾 · 修复方法论提炼 · 常见问题速查表
课程总结核心知识点回顾
28
课后练习1
给定一个缺失算子模型 · 独立完成诊断与修复
课后练习1给定一个缺失算子…
29
课后练习2
设计一个自定义算子并集成到ONNX模…
课后练习2ONNX
30
拓展与进阶
ONNX生态前沿 · 算子贡献指南 · 学习资源推荐
拓展进阶