Esto cargará el modelo Resnet 50

 const sess = new onnx.InferenceSession() async function test(){ console.time("loading model") await sess.loadModel('https://microsoft.github.io/onnxjs-demo/resnet50v2.onnx') console.timeEnd("loading model") console.log("model loaded"); } document.querySelector('#load').addEventListener('click', test);

 <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/onnxjs/dist/onnx.min.js"></script> <button id="load">load model</button>

El mensaje sugiere algo que ver con el operador Cast que no es compatible con opset 11, tal vez quieras usarCast-9 . Quizás tengas que generar un nuevo modelo.

Editar

Su modelo se carga usando onnxruntime python

 sess = onnxruntime.InferenceSession('../../Downloads/onnx_model.onnx'); {i.name: i.shape for i in sess.get_inputs()} {o.name: o.shape for o in sess.get_outputs()}

 {'input_ids': ['batch', 'sequence'], 'attention_mask': ['batch', 'sequence'], 'token_type_ids': ['batch', 'sequence']} {'output_0': ['batch', 2]}

Una idea

Probablemente tendrá que depurarlo usted mismo, con suerte el único problema es el operador de transmisión.

Comience a buscar aquí el soporte del operador para onnxjs y reescriba partes del modelo donde aparece el operador.

Por ejemplo, el operador Cast aparece solo una vez, puede ubicarlo de la siguiente manera

 import onnx model = onnx.load('../../Downloads/onnx_model.onnx') for node in model.graph.node: if 'cast' in node.op_type.lower(): print(node.name, node.op_type)

eso imprimirá

 Cast_2 Cast

Usando https://netron.app/ (o la versión de escritorio) puede ver que es

Entonces, simplemente debe reescribir cómo se procesa su máscara de atención en el modelo, una posible solución sería dejar que las operaciones de unsqueeze y conversión estén fuera del cast .