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)[source][source]¶
用於 ONNX 匯出驗證的選項。
- 變數 (Variables)
flatten (bool) – 如果為 True，則將巢狀的 list/tuple/dict 輸入解包成展平的 Tensor 列表以用於 ONNX。 如果希望為 ONNX 保留巢狀結構（通常是匯出 ScriptModule 的情況），請將此設定為 False。預設值為 True。
ignore_none (bool) – 是否忽略 torch 輸出中的 None 類型，這通常是 tracing 的情況。 如果 torch 輸出應保留 None 類型（通常是匯出 ScriptModule 的情況），請將此設定為 False。預設值為 True。
check_shape (bool) – 是否檢查 PyTorch 和 ONNX Runtime 輸出之間的形狀是否完全相同。 將此設定為 False 以允許輸出形狀廣播。預設值為 True。
check_dtype (bool) – 是否檢查 PyTorch 和 ONNX Runtime 輸出之間的 dtypes 是否一致。 預設值為 True。
backend (OnnxBackend) – 用於驗證的 ONNX 後端。 預設值為 OnnxBackend.ONNX_RUNTIME_CPU。
rtol (float) – ONNX 和 PyTorch 輸出之間比較的相對容忍度。
atol (float) – ONNX 和 PyTorch 輸出之間比較的絕對容忍度。
remained_onnx_input_idx (Sequence[int] | None) – 如果提供，則只會將指定的輸入傳遞給 ONNX 模型。 當模型中有未使用的輸入時，請提供一個列表。 由於未使用的輸入將在匯出的 ONNX 模型中刪除，因此提供所有輸入將導致出現意外輸入的錯誤。 此參數告知驗證器將哪些輸入傳遞到 ONNX 模型中。
acceptable_error_percentage (float | None) – 比較中可接受的元素不匹配百分比。它應該是一個介於 0.0 和 1.0 之間的浮點數。
