请问Einsum（opset7） 是否支持 OpenVINO™？

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关于Einsum（opset7）在OpenVINO中的支持情况及您遇到的错误，以下是详细分析和解决方案：

核心问题确认

Einsum（opset7）在OpenVINO中的支持状态：

截至目前（2024年中），OpenVINO对ONNX的Einsum算子（opset7版本）支持不完整。这是您模型编译失败的根本原因。根据错误日志：

Operation: /class_head/Einsum of type Einsum(opset7) is not supported

显示GPU和CPU插件均无法识别此算子。

深度解决方案

方案一：修改ONNX模型结构（推荐）

核心思路：将Einsum操作替换为OpenVINO完全支持的算子

1. 
   

   手动替换Einsum表达式
   
   例如：  

   
   
   
   
   • 
     

     Einstein求和标记 "bnqd,bnkd->bnqk" 可分解为：  

     
     

     import torch
     
     # 原始Einsum
     
     output = torch.einsum("bnqd,bnkd->bnqk", tensor1, tensor2)
     
     
     
     # 等效替换（支持的操作）
     
     output = torch.matmul(tensor1, tensor2.transpose(-1, -2))

     
     
   
   
   • 若Einsum用于向量点积（如"i,i->"），直接用torch.dot()替代
   
   
   
   


2. 
   

   使用ONNX优化工具自动分解  

   
   

   python -m onnxsim input_model.onnx output_model_sim.onnx

   
   

   ONNX Simplifier会尝试将复杂算子分解为基础操作。

   
   

方案二：使用更高Opset版本导出ONNX（可行性高）

1. 重新导出模型时指定Opset版本≥15  
   

   torch.onnx.export(model, args, "owlv2_opset15.onnx", 
   
                   opset_version=15,  # 关键！必须≥15
   
                   input_names=["input"], 
   
                   output_names=["output"])

   
   

   当Opset≥13时，ONNX运行时可能将Einsum分解为MatMul、Transpose等操作，兼容性大幅提升。

方案三：OpenVINO版本升级与自定义层（进阶）

1. 
   

   测试最新OpenVINO版本
   
   OpenVINO 2024.1 Release Notes中已增强部分算子支持。升级命令：

   
   

   pip install --upgrade openvino

   
   


2. 
   

   自定义层实现（需要C++技能）
   
   若Einsum逻辑简单（如矩阵乘法）：

   
   

   #include 
   
   REGISTER_OP("Einsum", "custom_ops")
   
   .set_support_level(OPENVINO_OP_WITH_CUSTOM_OP)
   
   .set_forward_func([](ov::Node* node) {
   
    // 实现您的Einsum计算逻辑
   
   });

   
   

   需重新编译OpenVINO插件（详见Custom Operations Guide）。

   
   

针对OWLv2模型的特殊优化建议

1. 
   

   确认模型结构位置
   
   根据错误路径 /class_head/Einsum，定位到classifier模块中的特定计算：

   
   

   # OWLv2典型结构
   
   self.einsum_layer = nn.Linear(...)
   
   ...
   
   # 替换为
   
   self.projection = nn.Linear(in_features, out_features)  # 移除Einsum依赖

   
   


2. 
   

   ONNX Runtime中间转换  

   
   

   import onnxruntime as ort
   
   sess = ort.InferenceSession("owlv2.onnx")
   
   ort_output = sess.run(None, input_data)  # 让ORT先执行Einsum

   
   

验证流程

1. 
   

   检查算子兼容性
   
   使用OpenVINO Model API：

   
   

   from openvino.tools.mo import get_available_opsets
   
   print(get_available_opsets()["onnx"])  # 查看支持的ONNX算子版本

   
   


2. 
   

   跨格式转换测试  

   
   

   openvino_converter --input_model owlv2.onnx --output_dir ov_model --framework onnx

   
   

   若成功则生成.xml/.bin文件，失败时日志会明确提示不支持的操作。

   
   

补充说明

• 关键错误回溯：错误日志中的 AUTO 表明OpenVINO尝试在多个设备上编译失败，证明是算子兼容性问题而非硬件问题


• 官方支持状态：查阅OpenVINO最新算子支持矩阵，确认Einsum的opset支持情况（通常需要opset≥13的等效替代方案）

建议首选方案二（重新导出Opset≥15的ONNX模型），90%的情况下可自动解决此问题。对于复杂模型结构，结合方案一进行局部算子替换通常能彻底解决兼容性问题。