Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

onnx-graphsurgeon: Graph.toposort() hits RecursionError when a graph has a local function and an If/Loop node

Đang mở Phù hợp với người mới
  • Có gì không ổn?
#4,874 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

@gabortar đang làm issue này rồi.

Từ ngày 12/10/2026.

  • #4875 của @gabortar — đang mở

Đánh giá

Độ khó
2/5
Thời gian dự kiến
1-3 giờ
Mức phù hợp với người mới
82/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Đặc tả rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
python
Lĩnh vực
machine-learning

Hướng nghiên cứu

Lỗi nằm ở get_used_funcs bên trong Graph.toposort trong onnx_graphsurgeon/ir/graph.py, nơi vòng lặp duyệt qua self.subgraphs() thay vì các subgraph của từng node được truyền vào. Hãy bắt đầu bằng việc chạy script tái hiện trong issue để tái hiện RecursionError, sau đó đọc get_used_funcs và get_hierarchy_level. Hoàn thành khi việc tái hiện không còn đệ quy nữa và một trường hợp lồng nhau, trong đó hàm A chỉ gọi B bên trong nhánh If, được sắp xếp thành [B, A], đồng thời các test hồi quy đã được thêm vào tests/ir/test_graph.py.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

Module:GraphSurgeon

Description

Graph.toposort() in ONNX-GraphSurgeon fails with RecursionError when a graph has at least one local function and at least one node with a subgraph (If, Loop, Scan). The node doesn't need to call the function.

  File "onnx_graphsurgeon/ir/graph.py", line 594, in get_used_funcs
    inputs.update(get_used_funcs(subgraph.nodes))
  [Previous line repeated 990 more times]
RecursionError: maximum recursion depth exceeded

The problem is in get_used_funcs in onnx_graphsurgeon/ir/graph.py, which toposort() uses to order functions (default mode="full"):

def get_used_funcs(nodes):
    inputs = {}
    for subgraph in self.subgraphs():
        inputs.update(get_used_funcs(subgraph.nodes))
    ...

The loop uses self.subgraphs(), the subgraphs of the outer graph, not the subgraphs of the nodes that were passed in. self is the same on every recursive call, so each call loops over the same subgraphs again and the recursion never stops.

Even when the graph has no top-level subgraphs and it doesn't crash, the function never looks inside the subgraphs of the nodes it was given. If function A calls function B only from inside an If branch, toposort() misses the dependency and returns the functions in the order [A, B] instead of [B, A].

cleanup(), fold_constants() and export_onnx() work fine on the same graph. Only toposort() fails.

Environment

TensorRT Version: N/A, ONNX-GraphSurgeon only. Reproduced on main (16ed063, onnx-graphsurgeon 0.6.2) and on onnx-graphsurgeon 0.6.1 from PyPI. The code was added in the TensorRT 10.0 release.

NVIDIA GPU: N/A

NVIDIA Driver Version: N/A

CUDA Version: N/A

CUDNN Version: N/A

Operating System: Linux

Python Version (if applicable): 3.14 (onnx 1.23.2, numpy 2.5.4)

Tensorflow Version (if applicable): N/A

PyTorch Version (if applicable): N/A

Baremetal or Container (if so, version): Baremetal

Relevant Files

Model link: N/A, the script below builds the graph directly.

Steps To Reproduce

Commands or scripts:

import numpy as np
import onnx_graphsurgeon as gs

# Any local function
x = gs.Variable("x", dtype=np.float32, shape=(1,))
y = gs.Variable("y", dtype=np.float32, shape=(1,))
func = gs.Function("MyFunc", inputs=[x], outputs=[y], nodes=[gs.Node("Identity", inputs=[x], outputs=[y])], opset=18)

# Any node with a subgraph
def branch(name):
    out = gs.Variable(f"{name}_out", dtype=np.float32, shape=(1,))
    const = gs.Constant(f"{name}_const", np.ones((1,), dtype=np.float32))
    return gs.Graph(nodes=[gs.Node("Identity", inputs=[const], outputs=[out])], outputs=[out])

cond = gs.Variable("cond", dtype=np.bool_, shape=())
if_out = gs.Variable("if_out", dtype=np.float32, shape=(1,))
if_node = gs.Node("If", inputs=[cond], outputs=[if_out],
                  attrs={"then_branch": branch("then"), "else_branch": branch("else")})

graph = gs.Graph(nodes=[if_node], inputs=[cond], outputs=[if_out], functions=[func], opset=18)
graph.toposort()

Full traceback:

  File "onnx_graphsurgeon/ir/graph.py", line 636, in toposort
    func, level=get_hierarchy_level(func)
  File "onnx_graphsurgeon/ir/graph.py", line 611, in get_hierarchy_level
    for inp in get_inputs(node_or_func)
  File "onnx_graphsurgeon/ir/graph.py", line 604, in get_inputs
    inputs = get_used_funcs(node_or_func.nodes).values()
  File "onnx_graphsurgeon/ir/graph.py", line 594, in get_used_funcs
    inputs.update(get_used_funcs(subgraph.nodes))
  File "onnx_graphsurgeon/ir/graph.py", line 594, in get_used_funcs
    inputs.update(get_used_funcs(subgraph.nodes))
  [Previous line repeated 990 more times]
  File "onnx_graphsurgeon/ir/graph.py", line 593, in get_used_funcs
    for subgraph in self.subgraphs():
  File "onnx_graphsurgeon/ir/graph.py", line 381, in subgraphs
    for subgraph in node.subgraphs(recursive=recursive):
RecursionError: maximum recursion depth exceeded

Have you tried the latest release?: Yes. It reproduces on the latest onnx-graphsurgeon from PyPI (0.6.1) and on current main.

Can this model run on other frameworks?: N/A. This is a bug in graph manipulation, not in inference. onnx.checker.check_model accepts the exported graph.

Proposed fix

Recurse into the subgraphs of each node in nodes:

def get_used_funcs(nodes):
    inputs = {}
    for node in nodes:
        for subgraph in node.subgraphs():
            inputs.update(get_used_funcs(subgraph.nodes))
        func_id = (node.domain, node.op)
        if func_id in func_id_to_func:
            inputs[func_id] = func_id_to_func[func_id]
    return inputs

With this change, the repro above passes and the nested A/B case is sorted as [B, A]. I'd like to send a PR with this fix and regression tests in tests/ir/test_graph.py.

Ngôn ngữ chính
C++
Star
13.4k
Fork
2.4k
Merge trung bình
15 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
2

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của NVIDIA/TensorRT

Tất cả issue của NVIDIA/TensorRT

Issue tương tự

Thêm issue về C++

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.