ORT_INVALID_ARGUMENT

ORT_INVALID_ARGUMENT是Open Neural Network Exchange (ONNX) Runtime库中的一个错误代码，表示输入的张量的秩(rank)不正确。秩(rank)是张量的维度数，例如，一个形状为(3,4,5)的张量的秩(rank)为3。因此，INVALID_ARGUMENT : Invalid rank for input的意思是输入张量的维度数不正确，期望的维度数与实际的维度数不匹配。

解决此错误的方法是检查输入张量的形状和维度数是否正确，并确保它们与模型期望的形状和维度数匹配。如果输入张量的形状和维度数不正确，可以使用reshape()函数调整它们的形状和维度数。

以下是一个例子，演示如何使用reshape()函数调整张量的形状和维度数：

import numpy as np
import onnxruntime as ort

# 创建一个形状为(3,4,5)的张量
x = np.random.rand(3,4,5).astype(np.float32)

# 将张量的形状和维度数调整为(1,3,4,5)
x = x.reshape((1,3,4,5))

# 加载ONNX模型
sess = ort.InferenceSession('model.onnx')

# 运行模型
output = sess.run(None, {'input': x})

# 处理输出
print(output)

相关问题

对这段代码使用多线程：# 获取路径下所有图片 image_files = get_image_files('C:/Users/xyzhuge/Desktop/detect-mamaclouds-yolov5-v2/detect-mamaclouds-yolov5-linux-main/res/') # 对每张图片进行预测 for image_file in image_files: # 加载图片 image = Image.open(image_file) # 预处理 input_data = transform(image).unsqueeze(0).numpy() # 运行推理 ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: input_data} ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs) # 获取预测结果 predicted_class = np.argmax(ort_outputs[0]) print(f'Image: {image_file}') print(f'Predicted class: {predicted_class}') # 当为0时，删除图片 if predicted_class == 0: # 将每条数据保存到txt中 path_all_files = open('./del_files.txt','a') path_all_files.write(image_file+'\n') path_all_files.close() os.remove(image_file) print('Deleted')

你可以使用多线程来加速这段代码的执行。下面是使用多线程的示例代码：

import concurrent.futures

# 创建线程池
executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()

# 获取路径下所有图片
image_files = get_image_files('C:/Users/xyzhuge/Desktop/detect-mamaclouds-yolov5-v2/detect-mamaclouds-yolov5-linux-main/res/')

# 定义处理图片的函数
def process_image(image_file):
    # 加载图片
    image = Image.open(image_file)
    # 预处理
    input_data = transform(image).unsqueeze(0).numpy()
    # 运行推理
    ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: input_data}
    ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)
    # 获取预测结果
    predicted_class = np.argmax(ort_outputs[0])
    print(f'Image: {image_file}')
    print(f'Predicted class: {predicted_class}')
    # 当为0时，删除图片
    if predicted_class == 0:
        # 将每条数据保存到txt中
        path_all_files = open('./del_files.txt','a')
        path_all_files.write(image_file+'\n')
        path_all_files.close()
        os.remove(image_file)
        print('Deleted')

# 提交任务给线程池
for image_file in image_files:
    executor.submit(process_image, image_file)

# 关闭线程池，等待所有任务完成
executor.shutdown()

这段代码会将每个图片的处理任务提交给线程池，并行执行。请注意，在多线程环境下使用共享资源（如文件写入）时需要进行适当的同步操作，以避免竞争条件。

AttributeError: 'DdddOcr' object has no attribute '_DdddOcr__ort_session'

这个错误是由于你访问了一个名为"_DdddOcr__ort_session"的属性，但实际上该属性在"DdddOcr"对象中不存在。可能有以下几种情况导致这个错误：

1. 拼写错误：请确保你正确地拼写属性名，并且大小写也要匹配。

2. 属性不存在：检查一下你的"DdddOcr"类是否定义了名为"_DdddOcr__ort_session"的属性。如果没有定义，你可能需要在类中添加该属性。

3. 访问权限：如果属性是私有的，即以双下划线开始命名（例如"__ort_session"），那么它只能在类的内部访问。如果你在类的外部访问这个私有属性，就会出现这个错误。在这种情况下，你可以考虑修改属性的访问权限或者使用公有属性来访问。

请根据上述提示检查代码，并确保正确访问和使用属性。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。