[Bug] [Relax][ONNX] Resize drops axes-scoped sizes before constructing resize2d
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評価
調査の方向性
Start from the Resize converter in the Relax ONNX frontend, where sizes[2:] is sliced without applying the axes mapping. Run the provided repro.py to confirm the ValueError for axes=[2, 3] while full-rank sizes still import. Done when the axes-scoped case yields a 2-dim size and the output matches the full-rank result [1, 1, 4, 4].
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Expected behavior
For Resize-18, axes=[2, 3], sizes=[4, 4] on a [1, 1, 2, 2] tensor should produce the same [1, 1, 4, 4] result as full-rank sizes=[1, 1, 4, 4].
Actual behavior
Full-rank sizes import successfully. Axes-scoped sizes pass ONNX full checking and the ONNX reference evaluation, but fail during Relax import:
ValueError: Resize2D expects the given output image size to be a 2-dim shape, while the given one has ndim 0
The converter slices sizes[2:] without expanding the axes mapping. This uses the default stretch policy; the aspect-ratio change in #20846 does not cover it.
Environment
TVM 0.28.dev0 (local build; build commit unavailable), Python 3.12.3, Linux x86_64; ONNX 1.22.0, NumPy 2.5.4.
Steps to reproduce
Run with python repro.py:
import numpy as np
import onnx
from onnx import TensorProto as T, helper as h, numpy_helper as nh
from onnx.reference import ReferenceEvaluator
from tvm.relax.frontend.onnx import from_onnx
x = np.arange(4, dtype="float32").reshape(1, 1, 2, 2)
expected = x.repeat(2, axis=2).repeat(2, axis=3)
for axes, sizes in [(None, [1, 1, 4, 4]), ([2, 3], [4, 4])]:
attrs = {} if axes is None else {"axes": axes}
node = h.make_node("Resize", ["x", "", "", "sizes"], ["y"],
mode="nearest", coordinate_transformation_mode="asymmetric",
nearest_mode="floor", **attrs)
model = h.make_model(h.make_graph([node], "resize",
[h.make_tensor_value_info("x", T.FLOAT, [1, 1, 2, 2])],
[h.make_tensor_value_info("y", T.FLOAT, [1, 1, 4, 4])],
[nh.from_array(np.array(sizes, dtype="int64"), "sizes")]),
opset_imports=[h.make_opsetid("", 18)], ir_version=10)
onnx.checker.check_model(model, full_check=True)
np.testing.assert_array_equal(ReferenceEvaluator(model).run(None, {"x": x})[0], expected)
try:
from_onnx(model, keep_params_in_input=False)
print("axes", axes, "imported")
except Exception as error:
print("axes", axes, type(error).__name__, str(error).splitlines()[-1])
Triage
- needs-triage
- 主要言語
- Python
- スター
- 13.9k
- フォーク
- 4k
- 平均マージ
- 8時間 5分
- マージ済み PR（30日）
- 170
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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