ONNXRuntime中QLinearAdd算子的符号形状推断问题解析
2025-05-13 20:29:04作者:裴锟轩Denise
在ONNXRuntime项目的开发过程中,我们遇到了一个关于QLinearAdd算子符号形状推断的技术问题。这个问题影响了我们对ONNX模型库中多个模型的完整支持。
问题背景
QLinearAdd是ONNXRuntime特有的量化加法算子,属于com.microsoft域。该算子在许多视觉分类模型中都有应用,例如AlexNet的量化版本。然而,当我们尝试使用symbolic_shape_infer.py工具对这些模型进行形状推断时,系统会抛出"Incomplete symbolic shape inference"错误。
技术分析
经过深入分析,我们发现问题的根源在于symbolic_shape_infer.py工具当前并未实现对QLinearAdd算子的形状推断支持。该工具主要用于处理标准ONNX算子,对于ONNXRuntime特有的算子如QLinearAdd,需要额外添加支持逻辑。
QLinearAdd算子的输入输出特性如下:
- 接受两个量化输入张量
- 产生一个量化输出张量
- 需要处理量化参数(scale和zero_point)
- 输出形状应与输入形状广播兼容
解决方案
为了解决这个问题,我们采取了以下技术方案:
- 在symbolic_shape_infer.py中添加QLinearAdd算子的形状推断逻辑
- 实现输入输出张量的形状广播兼容性检查
- 确保量化参数的正确传递
- 维护与标准Add算子相似的形状推断行为
实现细节
具体的实现需要考虑以下几个方面:
- 输入验证:确认输入张量的维度和形状是否兼容
- 广播规则:实现与标准Add算子一致的广播规则
- 量化参数处理:确保scale和zero_point参数的正确传递
- 输出形状推导:根据输入形状推导出正确的输出形状
影响评估
该问题的解决将带来以下积极影响:
- 支持更多ONNX模型库中的量化模型
- 提升ONNXRuntime对量化模型的处理能力
- 为后续其他特有算子的支持提供参考实现
结论
通过对QLinearAdd算子形状推断问题的分析和解决,我们不仅解决了当前的技术障碍,还为ONNXRuntime项目未来支持更多特有算子积累了宝贵经验。这一工作体现了开源社区协作解决技术问题的典型模式,也展示了ONNXRuntime项目在持续完善对量化模型支持方面的努力。
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