torch.ops.load_library("/home/pliu3/AI-preprocess/Picasso-onnx-debug/onnx/build/libmesh_decimation.so") vertexOut, faceOut, isDegenerate, repOut, mapOut, nvOut, mfOut = torch.ops.mesh_decimate.simplify(vertexIn, faceIn, geometryIn, \ nvIn_cumsum, mfIn_cumsum, nv2Remove) 我的pytorch模型中有这样一个自定义算子 我想将pytorch模型转为onnx 因此对这个自定义算子进行符号函数注册 def simplify_symbolic(g, vertexIn, faceIn, geometryIn, nvIn_cumsum, mfIn_cumsum, nv2Remove): # 定义符号函数 `g.op`向图中添加一个操作节点，操作名称、输入张量以及属性 # return g.op("ai.onnx.contrib::Simplify", vertexIn, faceIn, geometryIn, nvIn_cumsum, mfIn_cumsum, nv2Remove, outputs=7) vertexOut_type = g.op("Constant", value_t=torch.tensor([], dtype=torch.float32)).type().with_sizes([None, 3]) faceOut_type = g.op("Constant", value_t=torch.tensor([], dtype=torch.int32)).type().with_sizes([None, 3]) int_vector_type = g.op("Constant", value_t=torch.tensor([], dtype=torch.int32)).type().with_sizes([None]) scalar_type = g.op("Constant", value_t=torch.tensor([], dtype=torch.int32)).type().with_sizes([1]) node = g.op("ai.onnx.contrib::Simplify", vertexIn, faceIn, geometryIn, nvIn_cumsum, mfIn_cumsum, nv2Remove, outputs=7) node[0].setType(vertexOut_type) # vertexOut: [动态顶点数, 3] node[1].setType(faceOut_type) # faceOut: [动态面数, 3] node[2].setType(int_vector_type) # isDegenerate: [动态长度] node[3].setType(int_vector_type) # repOut: [动态长度] node[4].setType(int_vector_type) # mapOut: [动态长度] node[5].setType(scalar_type) # nvOut: [1] node[6].setType(scalar_type) # return node return node[0], node[1], node[2], node[3], node[4], node[5], node[6] torch.onnx.register_custom_op_symbolic("mesh_decimate::simplify", simplify_symbolic, 13) 这样写不对吗 为什么在export的时候报错 导出失败: ONNX export failed on an operator with unrecognized namespace 'mesh_decimate::simplify'. If you are trying to export a custom operator, make sure you registered it with the right domain and version.

<think>我们正在解决自定义算子导出ONNX的问题。用户遇到了一个错误，错误信息指出无法为命名空间"mesh_decimate"找到符号函数"simplify"。这通常是因为我们没有为自定义算子正确注册ONNX符号函数。根据引用[2]的内容，我们需要为自定义算子注册一个symbolic函数，这个函数应该在导出ONNX时被调用，以告诉ONNX导出器如何将这个算子转换为ONNX中的表示。步骤：1.定义自定义算子的前向传播和反向传播（如果必要）函数，通常通过继承`torch.autograd.Function`来实现。2.在该自定义算子的类中，添加一个`symbolic`静态方法，该方法将定义如何在ONNX图中表示这个算子。3.在symbolic函数中，我们使用`g.op`来创建一个ONNX算子。这里需要指定算子的域名（domain）和算子名（opname）。注意，域名应该与导出时使用的域名一致，以避免找不到符号函数的问题。4.在模型中调用自定义算子时，使用我们定义的Function.apply。5.导出模型时，确保使用正确的opset_version。针对用户的自定义算子'mesh_decimate::simplify'，我们需要创建一个对应的symbolic函数，并确保域名（domain）为"mesh_decimate"，算子名为"simplify"。具体步骤：第一步：定义自定义算子的Function类，包含forward和symbolic方法。第二步：在symbolic方法中，使用g.op("mesh_decimate::simplify",...)来定义ONNX节点。第三步：在模型中使用这个自定义算子。第四步：导出ONNX模型。注意：symbolic函数的第一个参数是`g`（代表ONNX图），后面的参数是算子的输入。我们需要将PyTorch算子的输入传递给g.op。同时，symbolic函数应该返回一个或多个输出（与forward的输出个数一致）。示例代码：假设我们的自定义算子简化函数名为`simplify`，在PyTorch中定义如下：```pythonimporttorchclassSimplifyFunction(torch.autograd.Function):@staticmethoddefforward(ctx,vertices,faces,target_face_count):#实际简化操作#这里假设简化后返回新的顶点和面simplified_vertices=...#计算简化后的顶点simplified_faces=...#计算简化后的面ctx.save_for_backward(vertices,faces)#如果需要反向传播则保存returnsimplified_vertices,simplified_faces@staticmethoddefsymbolic(g,vertices,faces,target_face_count):#这里我们定义如何在ONNX中表示这个算子#注意：我们使用自定义域名"mesh_decimate"和算子名"simplify"#输入参数按照顺序传递#注意：target_face_count可能是一个整数，我们需要将它转换为ONNX的节点#由于ONNX要求节点输入都是张量，因此我们需要将标量转换为张量#但注意，在symbolic函数中，我们通常直接使用g.op，并可以传递常量张量#将target_face_count转换为一个常量张量节点target_face_count_tensor=g.op("Constant",value_t=torch.tensor(target_face_count,dtype=torch.int64))#创建ONNX节点#注意：我们返回两个输出，所以需要指定num_outputs=2returng.op("mesh_decimate::simplify",vertices,faces,target_face_count_tensor,outputs=2)#为了方便，定义一个applysimplify=SimplifyFunction.apply```然后，在模型中使用：```pythonclassMyModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super().__init__()defforward(self,vertices,faces,target_face_count):#调用自定义算子vertices,faces=simplify(vertices,faces,target_face_count)returnvertices,faces```导出ONNX：```pythonmodel=MyModel()vertices=torch.randn(100,3)#假设100个顶点，每个顶点3个坐标faces=torch.randint(0,100,(200,3),dtype=torch.int64)#200个面，每个面3个顶点索引target_face_count=torch.tensor(100,dtype=torch.int64)#目标面数#导出torch.onnx.export(model,(vertices,faces,target_face_count),"model.onnx",input_names=["vertices","faces","target_face_count"],output_names=["simplified_vertices","simplified_faces"],opset_version=12,#选择一个合适的opset版本，确保支持自定义域名custom_opsets={"mesh_decimate":1}#自定义域名的版本，这里设为1)```注意点：1.在symbolic函数中，我们使用`g.op`创建节点，第一个参数是完整的算子名（包括域名）。2.对于非张量的参数（比如整数），我们需要将它们转换为常量张量节点，因为ONNX要求所有输入都是张量。3.在导出时，通过`custom_opsets`参数指定自定义域名的版本号（这里设为1）。如果按照以上步骤，应该能够解决找不到符号函数的问题。另外，引用[1]提到，如果使用了Tensor.item()，会导致导出ONNX时追踪失败。因此，在自定义算子的实现中，避免使用这类操作。引用[3]提到，自定义算子的结果可能与预期有差异，需要仔细检查算子的实现。所以，在导出后，建议进行结果对比验证。如果问题仍然存在，请检查：-自定义算子的symbolic函数是否正确定义，并且域名和算子名是否与导出时一致。-确保在导出模型时，自定义算子所在的模块已经被正确导入（即定义symbolic的代码在导出前已经运行）。希望这些步骤能帮助用户成功导出ONNX模型。</think>要正确为PyTorch自定义算子`mesh_decimate::simplify`注册ONNX符号函数并解决导出失败问题，请遵循以下步骤： ### 解决方案步骤 1. **定义符号函数** 创建`symbolic`静态方法，声明算子域名和类型： ```python import torch class SimplifyFunction(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, vertices, faces, target_face_count): # 实际网格简化计算逻辑 simplified_vertices = ... simplified_faces = ... return simplified_vertices, simplified_faces @staticmethod def symbolic(g, vertices, faces, target_face_count): # 关键：声明自定义域名和算子名 return g.op( "mesh_decimate::simplify", # 完整算子域名 vertices, faces, target_face_count, outputs=2 # 指定双输出 ) # 创建算子调用接口 simplify = SimplifyFunction.apply ``` 2. **模型集成与调用** 在模型中使用自定义算子： ```python class MeshDecimationModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() def forward(self, vertices, faces, target_count): return simplify(vertices, faces, target_count) ``` 3. **ONNX导出配置** 导出时需显式声明自定义算子域： ```python model = MeshDecimationModel() dummy_vertices = torch.rand(100, 3) # 100个顶点 dummy_faces = torch.randint(0, 100, (200, 3)) # 200个三角面 target_count = torch.tensor([50]) # 目标面数 torch.onnx.export( model, (dummy_vertices, dummy_faces, target_count), "mesh_simplify.onnx", input_names=["vertices", "faces", "target_face_count"], output_names=["simplified_vertices", "simplified_faces"], opset_version=15, custom_opsets={"mesh_decimate": 1} # 声明自定义域版本 ) ``` ### 关键注意事项 1. **域名一致性** 确保`symbolic`中的域名`mesh_decimate::simplify`与导出时`custom_opsets`的域名**完全匹配**，大小写敏感。 2. **输入/输出类型** - ONNX要求所有输入输出为张量，标量需封装为`torch.tensor` - 使用`outputs=2`明确双输出（顶点+面片） 3. **算子实现要求** - 避免在`forward`中使用`.item()`等无法追踪的操作[^1] - 算子逻辑需完全基于PyTorch张量操作 ### 验证方法 1. 使用ONNX Runtime验证模型加载： ```python import onnxruntime as ort sess = ort.InferenceSession("mesh_simplify.onnx") outputs = sess.run(None, { "vertices": dummy_vertices.numpy(), "faces": dummy_faces.numpy(), "target_face_count": target_count.numpy() }) ``` 2. 对比PyTorch与ONNX输出差异（参考引用[3]的Golden对比方法） > 若仍出现`Couldn't find operator`错误，检查： > 1. 自定义类是否在导出前被正确实例化 > 2. 所有输入参数是否均为张量 > 3. 算子域名是否包含拼写错误