Unsupported left operand type for - ("FLOAT") [operator]

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
machine-learning

Línea de trabajo

Comience con el decorador @script, las anotaciones FLOAT y las expresiones de operadores del ejemplo model_1 proporcionado; reproduzca el error de operando izquierdo no compatible con las versiones de paquete indicadas. Rastree cómo se gestionan FLOAT, los valores float32 de NumPy, Constant y los operadores aritméticos normales, y documente o pruebe las conversiones y formas de expresión compatibles.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

category: question

Hi everyone, I am trying to use onnxscript to convert a function into a script via the @script decorator. I have two questions:

  1. Is there any ways to do subtraction between an input with the FLOAT type and the input with np.float32? If not, how do I convert from one to the other (I have looked up ALL the possible documentations from onnx but it's not much helpful). Right now I keep getting the error error: Unsupported left operand type for - ("FLOAT") [operator] with note: Right operand is of type "BFLOAT16 | BOOL | COMPLEX128 | COMPLEX64 | DOUBLE | <11 more items>"
  2. Can I still use the normal operator (e.g. +, -, :, *) to do addition/subtraction/division/multiplication within the function that is supposed to be rewritten into .onnx model? The reason I ask is because it looks like onnxscript needs data to be of TensorType?

Package versions. onnxscript = 0.1.0.dev2024112, onnx=1.17.0, onnxconverter-common=1.13.0, onnxruntime=1.20.0, skl2onnx=1.17.0

Example.

         import numpy as np
         import onnx
         import pandas as pd
         from onnxscript import FLOAT
         from onnxscript import opset15 as op
        from onnxscript import script      
        z1 = 5.0
        z2 = 3.0
        t1 = z1.astype('np.float32')
        t2 = z2.astype('np.float32')
        cum_mins = [1,2,3,4]
        @script()
        def model_1(x: FLOAT, y: FLOAT) -> Tuple[Any, Any]:
            # Define constants
            coeff1 = op.Constant(value_float=t1)
            coeff2 = op.Constant(value_float=t2)

            mean_x = op.Constant(value_float=x)
            mean_y = op.Constant(value_float=y)

            exp_arg = coeff1 * (x - mean_x) + coeff2 * (y - mean_y)    
            exp = op.Constant(value_float=0.75) * op.Exp(exp_arg)

            h = op.Constant(value_floats=cum_mins)

            return (exp, h)
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
457
Forks
149
Merge medio
3 d 15 h
PR fusionados (30 d)
24

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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