Update ONNX export to ONNX 1.22 opsets
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@vejbomar ci sta già lavorando.
Dal 22/9/2026.
Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- csharp, machine-learning
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia individuando l’esportatore ONNX di ML.NET, i binding protobuf generati, le baseline di esportazione e le aree di validazione e documentazione referenziate nell’issue; non vengono indicati file o test specifici. Esamina gli schemi emessi, le esportazioni degli alberi e le importazioni di domini personalizzati rispetto a ONNX 1.22, quindi usa i criteri di accettazione indicati per verificare la validità del checker, l’esecuzione con ONNX Runtime 1.29, la parità e il caricamento di modelli meno recenti.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Update ML.NET's ONNX exporter to target the latest released ONNX specification:
- ONNX version: 1.22
- Core
ai.onnxopset: 27 ai.onnx.mlopset: 5- ONNX Runtime: 1.29
ML.NET currently targets core opset 12 and ai.onnx.ml opset 2. Maintaining these old targets limits future exporter development and leaves several emitted graphs using obsolete operator schemas.
Motivation
The latest released opsets should be ML.NET's primary export target. Compatibility with older runtimes should not prevent the exporter from tracking the maintained ONNX specification.
Moving to the current opsets will:
- Allow new exporters to use modern ONNX operators and data types.
- Enable standard bitwise and string operators where suitable.
- Enable the newer
TreeEnsemblerepresentation. - Allow tree thresholds and weights to retain double precision through tensor attributes.
- Align exported models with a currently maintained ONNX Runtime release.
- Remove accumulated schema and domain-import debt.
This intentionally raises the runtime requirement for newly exported models. Existing ONNX files and ML.NET's ability to consume older models are unaffected.
Required changes
Update versions and dependencies
- Change the default core opset from 12 to 27.
- Change the
ai.onnx.mlopset from 2 to 5. - Upgrade
Microsoft.ML.OnnxRuntimeto 1.29. - Refresh the generated ONNX protobuf bindings from ONNX 1.22.
- Update the emitted IR version as required by the features used.
- Update public documentation and validation of supported target versions.
Emit current core operator schemas
Update operators whose signatures changed after opset 12:
- Emit
axesas anint64tensor input forSqueeze,Unsqueeze, andReduceSum. - Emit
axesas an input for the remainingReduce*operators changed in opset 18. - Emit
Clipbounds as inputs rather than attributes. - Review every emitted core operator against its opset-27 schema.
- Preserve ML.NET inference behaviour and output shapes.
There are currently more than twenty axes attributes across the exporter which require review.
Migrate tree exports
TreeEnsembleRegressor and TreeEnsembleClassifier are deprecated in ai.onnx.ml opset 5 and are rejected by the official ONNX checker.
- Replace the existing tree representation with
TreeEnsemble. - Reconstruct classification labels and scores where necessary.
- Use tensor-valued splits and weights to avoid unnecessary float conversion.
- Preserve missing-value routing and post-transform behaviour.
- Cover FastTree, FastForest, LightGBM, ranking, regression, and classification exports.
Correct operator-domain imports
ML.NET emits operators from the com.microsoft domain for tokenisation, hashing, and some trainer graphs, but currently writes only the core and ai.onnx.ml imports.
- Track every operator domain used by a graph.
- Emit a corresponding
opset_importentry for each domain. - Add
com.microsoftversion 1 when required. - Avoid importing unused domains where practical.
Compatibility
Newly exported models will require a runtime supporting core opset 27 and ai.onnx.ml opset 5. ONNX Runtime 1.29 is the corresponding current release.
Support for producing older opsets may remain available where it is correct and maintainable, but it must not constrain or delay the current default exporter.
Acceptance criteria
- Default exports declare core opset 27 and
ai.onnx.mlopset 5. - Exported models use valid schemas for those opsets.
- Every exported model passes the ONNX 1.22 checker with full checking enabled.
- Every exported model loads and executes with ONNX Runtime 1.29.
- ONNX results retain parity with the corresponding ML.NET pipeline.
- Tree-based models use the non-deprecated
TreeEnsembleoperator. - Every custom operator domain has an
opset_importentry. - Existing export baselines and documentation are updated.
- Loading and executing existing older ONNX models remains supported.
Non-goals
- Targeting unreleased core opset 28.
- Automatically rewriting ONNX files previously exported by ML.NET.
- Implementing every operator introduced between opsets 12 and 27.
References
- Lingua principale
- C#
- Stelle
- 9.4k
- Fork
- 2k
- Merge medio
- 2g 18h
- PR unite (30g)
- 64
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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