请问modelscope中我在导出模型为onnx格式的时候遇到上面这个报错，请问是什么原因呢？

"ValueError: unused input 'input_mask'" 报错表示在导出模型为 ONNX 格式时，存在一个未使用的输入变量 'input_mask'。

这个问题可能有以下几个原因：

1. 非必要的输入：'input_mask' 可能是您在导出模型时定义的输入，但在模型的推理过程中并没有实际使用。ONNX 导出需要确保所有定义的输入都在模型中使用到。

2. 缺失的代码：如果您的模型在推理过程中实际上使用了 'input_mask'，请确保该变量在导出模型的 Python 代码中定义和使用。

3. 输入名称不匹配：检查一下您的模型是否正确地将输入名称设置为 'input_mask'。输入名称应与您的模型定义和训练代码中的名称保持一致。

4. 模型修改：如果您在导出模型之前对模型进行了修改或优化，可能会导致输入变量不匹配。确保您在导出模型之前已经完成了所有必要的模型修改，并且输入变量与修改后的模型一致。

解决此问题的最佳方法是检查模型定义和导出代码，确保输入变量在模型中正确使用，并且与模型定义和训练代码中的名称一致。

您在导出模型为 ONNX 格式时遇到的错误信息 "ValueError: unused input 'input_mask'" 表示在导出模型时发现了未使用的输入节点 "input_mask"，可能是由于模型的输入定义不一致导致的。

在 Transformer-CRF 模型中，可能存在多个输入节点，例如输入文本、输入掩码、输入标签等。在导出模型时，需要确保模型的输入节点和输出节点的名称和类型与模型定义的一致，并且不包含未使用的节点。

为了解决这个问题，您可以尝试进行以下操作：

确认模型定义中的输入节点名称和类型。在导出模型之前，您需要仔细检查模型的定义，确保输入节点的名称和类型与模型训练和推断时一致。如果存在多个输入节点，还需要确保节点名称和顺序正确。

检查输入节点是否都被使用。在导出模型时，需要确保所有的输入节点都被模型使用，否则可能会出现未使用的输入节点错误。可以使用模型可视化工具或调试代码来检查模型的输入和输出节点。

更新 ONNX 导出代码。如果问题仍然存在，您可以尝试更新 ONNX 导出代码，以便更好地适配 Transformer-CRF 模型。具体来说，您可以参考 ONNX 的文档和示例代码，了解如何正确地导出 Transformer-CRF 模型，并进行相应的调整和优化。

只是warning，可以不用管。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”