C++ onnxruntime 报错Ort::Exception: tried creating tensor with negative value in shape

C++ onnxruntime 报错Ort::Exception: tried creating tensor with negative value in shape

1. 环境与配置

MacOS C++环境 onnxruntime1.10.0（brew安装）

2.报错情形

使用pytorch导出的 .onnx模型文件，其动态轴设定如下：

    input = torch.randn(1, 3, 736, 736)
    dynamic_axes = {'images': {2: 'height', 3: 'width'}, 
                    'output': {2: 'height', 3: 'width'}}  

他的维度应该是（1，3，H，W），H和W是可变的。
在C++环境定义了input_node_dims获取onnx输入节点的维度，这里我只有一个输入节点，即为Input 0

auto tensor_info = type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo();
ONNXTensorElementDataType type = tensor_info.GetElementType();
printf("Input %d : type=%d\n", i, type);
// print shapes/dims
input_node_dims = tensor_info.GetShape();
printf("Input %d : num_dims=%zu\n", i, input_node_dims.size());

结果如下图，并在输入一张随便尺寸的图像时报如题错误。

3.原因和解决

如果规定了动态轴，那么调用的时候那个动态轴的位置默认就是-1，需要手动去覆盖，不然就会报错。
手动覆盖是指用输入图像的维度去覆盖-1，如下：

     Ort::TypeInfo type_info = session.GetInputTypeInfo(i);
     auto tensor_info = type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo();
     input_node_dims = tensor_info.GetShape();
	// ...读取图像 cv::Mat img
    int64_t H = img.rows;
    int64_t W = img.cols;
    cv::Mat blob;
    cv::dnn::blobFromImage(img, blob, 1.0 / 255.0, cv::Size(H, W), mean, true, false); // swap RB
    // 创建tensor
    size_t input_tensor_size = blob.total();
    vector<float> input_tensor_values(input_tensor_size);
    
    //overwrite input dims
    input_node_dims[2] = H;
    input_node_dims[3] = W;
    for (size_t i = 0; i < input_tensor_size; ++i)
    {
        input_tensor_values[i] = blob.at<float>(i);
    }

就OK了