modelscope-funasr这个问题怎么解决？
modelscope-funasr这个问题怎么解决？这个UniASR语音识别-中文方言-通用-16k-离线模型,iic/speech_UniASR_asr_2pass-cn-dialect-16k-vocab8358-tensorflow1-offline能不能导出成onnx后, 在funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.3这个cpu服务里用呢?用的modelscope的jupyter环境funasr==0.7.1modelscope==1.8.1torch==1.11.0+cpu执行onnx导出命令的时候遇到了问题
模型地址: https://www.modelscope.cn/models/iic/speech_UniASR_asr_2pass-cn-dialect-16k-vocab8358-tensorflow1-offline/summary
要解决您提到的问题，即将iic/speech_UniASR_asr_2pass-cn-dialect-16k-vocab8358-tensorflow1-offline模型导出为ONNX格式并在funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.3中使用，以下是详细的分析和解决方案：
1. 模型导出为ONNX的可行性分析
根据您提供的信息，目标模型是基于TensorFlow 1.x的离线语音识别模型。而funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.3是一个支持ONNX格式的运行时环境。因此，将模型从TensorFlow 1.x转换为ONNX格式是关键步骤。
需要注意的是： - TensorFlow 1.x模型通常需要通过tf2onnx工具进行转换。 - 转换过程中可能会遇到以下问题： - 模型中可能存在不支持的操作（Ops），导致转换失败。 - 需要确保模型的输入输出格式与ONNX兼容。
建议操作： 1. 确保安装了tf2onnx工具，并且版本与TensorFlow 1.x兼容。
pip install tf2onnx
-
使用
tf2onnx工具尝试导出模型：python -m tf2onnx.convert --saved-model <path_to_saved_model> --output model.onnx --opset 13其中，
<path_to_saved_model>是目标模型的路径，--opset 13指定了ONNX的算子集版本。 -
如果转换失败，请检查错误日志，确认是否存在不支持的操作。如果存在，可能需要手动修改模型或寻找替代方案。
2. 在funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.3中使用ONNX模型
假设成功将模型导出为ONNX格式，接下来需要验证其是否可以在funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.3中运行。
重要前提： - funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.3对ONNX模型的支持依赖于其内部实现。请确保该SDK支持您导出的ONNX模型的算子集和输入输出格式。 - 如果SDK对模型有特定要求（如输入形状、数据类型等），需要在导出ONNX模型时进行调整。
建议操作： 1. 将导出的ONNX模型加载到funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.3中，测试其推理功能。
import onnxruntime as ort
# 加载ONNX模型
session = ort.InferenceSession("model.onnx")
# 测试推理
inputs = {"input_name": input_data} # 替换为实际输入名称和数据
outputs = session.run(None, inputs)
print(outputs)
- 如果推理失败，请检查以下内容：
- 输入数据的格式是否符合模型要求。
- ONNX模型的算子集是否被
onnxruntime支持。
3. 可能的限制与解决方案
限制1：模型结构复杂性
TensorFlow 1.x模型可能包含复杂的自定义操作，这些操作在tf2onnx中可能无法直接支持。如果遇到此类问题，可以尝试以下方法： - 使用TensorFlow 2.x重新实现模型，并利用tf2onnx进行转换。 - 寻找社区中是否有类似模型的ONNX版本。
限制2：funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.3的兼容性
如果funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.3对ONNX模型有特定限制（如仅支持某些算子集或输入格式），需要根据其文档调整模型导出参数。
4. 总结与建议
- 模型导出： 使用
tf2onnx工具将TensorFlow 1.x模型转换为ONNX格式，注意检查不支持的操作并进行调整。 - 模型验证： 在
funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.3中加载并测试ONNX模型，确保其推理功能正常。 - 问题排查： 如果遇到问题，请参考上述限制部分的解决方案，或提供更多错误日志以便进一步分析。
特别提醒：
由于iic/speech_UniASR_asr_2pass-cn-dialect-16k-vocab8358-tensorflow1-offline模型的具体结构未完全公开，可能存在未知的兼容性问题。建议联系ModelScope团队获取更多技术支持。
希望以上解答能够帮助您解决问题！
