onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidProtobuf: [ONNXRuntimeError] : 7 : INVALID_PROTOBUF : Load model from ./prefix_tune/robert_large_post_v1_test/model.onnx failed:Protobuf parsing failed.这个错误的原因是什么？怎么解决？

这个错误的原因是在加载 ONNX 模型时出现了 Protobuf 解析错误。可能原因包括：

1. 模型文件损坏或格式不正确。
2. 使用的 ONNXRuntime 版本与模型文件版本不兼容。
3. 系统缺少必要的依赖库。

解决方法如下：

1. 检查模型文件是否存在，是否正确。可以尝试重新下载或重新生成模型文件。
2. 确认使用的 ONNXRuntime 版本与模型文件版本一致。可以尝试升级或降级 ONNXRuntime。
3. 确认系统已经安装了所需的依赖库，如 Protobuf 等。

如果以上方法都不能解决问题，可以尝试使用其他的 ONNXRuntime 接口或库，或者联系 ONNXRuntime 官方支持。

相关问题

onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidArgument: [ONNXRuntimeError] : 2 : INVALID_ARGUMENT : Invalid Feed Input Name:input1

这个错误提示表明你在使用 ONNX Runtime Python API 进行推理时，给定的输入名称 `input1` 是无效的。这可能是因为你的模型期望的输入名称与你给定的名称不一致。

你需要确保给定的输入名称与模型期望的输入名称完全匹配。你可以通过查看模型的输入信息来确定正确的名称。例如，可以使用 `onnxruntime.InferenceSession` 对象的 `get_inputs()` 方法来获取模型的输入信息，例如：

import onnxruntime

session = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')
inputs = session.get_inputs()

# 打印模型的输入信息
for input in inputs:
    print(input.name, input.shape, input.type)

这将打印出模型的所有输入名称、形状和数据类型。然后，你可以使用正确的输入名称来运行推理。

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。