[ONNXRuntimeError] : 2 : INVALID_ARGUMENT : Unexpected input data type. Actual: (tensor(double)) , expected: (tensor(float))

这个错误提示表明，你尝试将一个`float64`类型的输入传给了期望的`float32`类型的输入。这可能是因为你的模型的输入类型是`float32`，而你传递了一个`numpy`数组，数据类型为`float64`。

要解决这个问题，可以使用`astype()`方法将`numpy`数组中的数据类型转换为`float32`类型。例如：

import onnxruntime
import numpy as np

# 加载ONNX模型
sess = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")

# 构造输入数据
input_data = np.array([[1.0, 2.0, 3.0]], dtype=np.float64)

# 将数据类型转换为float32
input_data = input_data.astype(np.float32)

# 将输入数据传递给模型
output = sess.run(None, {"input": input_data})

在这个例子中，我们使用`astype(np.float32)`方法将`numpy`数组中的数据类型从`float64`转换为`float32`类型。这样，我们就可以将其传递给模型的输入，并成功地运行模型。

相关问题

onnx: export failure 0.1s: [onnxruntimeerror] : 2 : invalid_argument : load

基于给出的信息有限，我理解为您在使用ONNX工具导出模型时遇到了错误。根据错误信息 "onnxruntimeerror: 2: invalid_argument: load"，可能是发生了参数无效的错误导致加载失败。

要解决此问题，需要进一步排查以下几个可能的原因和解决方法：

1. 检查ONNX模型是否符合ONNX规范：确保您的模型符合ONNX的规格要求，包括正确设置输入和输出节点的维度、类型和形状。

2. 检查ONNX版本兼容性：确认您使用的ONNX工具版本与您使用的深度学习框架或库的版本兼容。有时，不同版本的ONNX之间可能存在一些不兼容的问题，导致加载错误。

3. 检查输入数据是否正确：确保您提供的输入数据与模型所需的输入数据相匹配。检查数据类型、形状和范围是否正确。

4. 检查ONNX运行时库是否正确安装：确保您已正确安装ONNX运行时库，并且在您的系统或环境变量中设置了正确的路径。

5. 查看详细错误信息：如果仍然无法解决问题，请查看完整的错误日志和堆栈跟踪以获取更多详细信息。这可能有助于定位问题的具体来源。

最后，建议您在遇到问题时参考ONNX的官方文档、论坛或社群，以获取更准确、详细的解决方案，并将错误信息的完整内容提供给相关专家进行咨询。

onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidArgument: [ONNXRuntimeError] : 2 : INVALID_ARGUMENT : Invalid Feed Input Name:data

这个错误通常表示输入数据的名称与模型中的输入名称不匹配。请确保你提供的输入名称与模型中的输入名称相匹配。你可以使用 `sess.get_inputs()` 方法来获取模型的输入名称列表。另外，还需要检查输入数据的维度是否与模型期望的维度匹配。如果仍然无法解决问题，请提供更多的信息以便我能够更好地帮助你。