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在ONNX模型转换中未注册架构

是指在将模型从一种深度学习框架转换为ONNX格式时，遇到了未在转换工具中注册的架构。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的深度学习模型交换格式，它允许不同的深度学习框架之间进行模型的转换和共享。

当进行ONNX模型转换时，转换工具需要了解模型的架构信息以正确地进行转换。如果遇到了未注册的架构，转换工具可能无法正确地解析模型的结构和参数，导致转换失败或者生成的ONNX模型无法正常使用。

为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

更新转换工具：检查使用的转换工具是否是最新版本，有些转换工具会不断更新以支持更多的架构。可以查看转换工具的官方文档或者社区论坛，了解是否有针对未注册架构的更新或者插件。
手动注册架构：如果转换工具没有直接支持未注册架构，可以尝试手动注册架构。这需要深入了解模型的结构和参数，并将其添加到转换工具的注册表中。具体的操作方法可以参考转换工具的文档或者相关教程。
使用其他转换工具：如果当前的转换工具无法处理未注册架构，可以尝试使用其他的转换工具。不同的转换工具可能对不同的架构有更好的支持，可以尝试使用其他工具进行转换。
联系框架开发者：如果遇到了无法解决的未注册架构问题，可以联系模型所使用的深度学习框架的开发者或者社区，向他们反馈问题并寻求帮助。开发者可能会提供针对未注册架构的解决方案或者更新。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云AI开放平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云深度学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tensorflow
腾讯云模型转换服务：https://cloud.tencent.com/product/tms

相关搜索:jetson nano上的Onnx到tensorrt arcface模型转换错误(分段故障核心转储)ONNX运行时在加载onnx模型时抛出TypeError PyTorch模型中的ONNX对象，不导出 tflite模型到ONNX模型的转换 ubuntu 18.04中的onnx模型未运行在C#中从onnx模型读取自定义元数据在Keras中创建CNN模型架构图在python输入不兼容问题中使用ONNX模型进行推理？在具有onnx模型的Arm NN android上运行推理如何在C++中加载ArmNN for Linux中基本onnx模型

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