PyTorch VAEをonnxに変換しようとしていますが、次のようになります。 torch.onnx.symbolic.normal does not exist
問題は次のreparametrize()機能に起因しているようです。
def reparametrize(self, mu, logvar):
std = logvar.mul(0.5).exp_()
if self.have_cuda:
eps = torch.normal(torch.zeros(std.size()),torch.ones(std.size())).cuda()
else:
eps = torch.normal(torch.zeros(std.size()),torch.ones(std.size()))
return eps.mul(std).add_(mu)
私も試しました：
eps = torch.cuda.FloatTensor(std.size()).normal_()
エラーが発生しました：
Schema not found for node. File a bug report.
Node: %173 : Float(1, 20) = aten::normal(%169, %170, %171, %172), scope: VAE
Input types:Float(1, 20), float, float, Generator
そして
eps = torch.randn(std.size()).cuda()
エラーが発生しました：
builtins.TypeError: i_(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
1. (self: torch._C.Node, arg0: str, arg1: int) -> torch._C.Node
Invoked with: %137 : Tensor = onnx::RandomNormal(), scope: VAE, 'shape', 133 defined in (%133 : int[] = prim::ListConstruct(%128, %132), scope: VAE) (occurred when translating randn)
私はを使用していcudaます。
どんな考えでもありがたいです。おそらく私zはonnxに対して異なる方法で/ latentにアプローチする必要がありますか？
注：ステップスルーすると、が検出さRandomNormal()れていることがわかりtorch.randn()ます。これは正しいはずです。しかし、その時点では実際には引数にアクセスできないので、どうすれば修正できますか？
要するに、以下のコードが機能する可能性があります。（少なくとも私の環境では、エラーなしで機能しました）。
と思われ.size()、それはonnxコンパイルエラーが発生しますので、オペレータは、一定ではなく、変数を返すことがあります。（.size（）を使用するように変更したときに同じエラーが発生しました）
import torch
import torch.utils.data
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
IN_DIMS = 28 * 28
BATCH_SIZE = 10
FEATURE_DIM = 20
class VAE(nn.Module):
def __init__(self):
super(VAE, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 400)
self.fc21 = nn.Linear(400, FEATURE_DIM)
self.fc22 = nn.Linear(400, FEATURE_DIM)
self.fc3 = nn.Linear(FEATURE_DIM, 400)
self.fc4 = nn.Linear(400, 784)
def encode(self, x):
h1 = F.relu(self.fc1(x))
return self.fc21(h1), self.fc22(h1)
def reparameterize(self, mu, logvar):
std = torch.exp(0.5*logvar)
eps = torch.randn(BATCH_SIZE, FEATURE_DIM, device='cuda')
return eps.mul(std).add_(mu)
def decode(self, z):
h3 = F.relu(self.fc3(z))
return torch.sigmoid(self.fc4(h3))
def forward(self, x):
mu, logvar = self.encode(x)
z = self.reparameterize(mu, logvar)
recon_x = self.decode(z)
return recon_x
model = VAE().cuda()
dummy_input = torch.randn(BATCH_SIZE, IN_DIMS, device='cuda')
torch.onnx.export(model, dummy_input, "vae.onnx", verbose=True)
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