onnx-simplifier
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daquexian
[BUG] RuntimeError: /onnxruntime_src/onnxruntime/core/platform/posix/env.cc:183 onnxruntime::{anonymous}::PosixThread::PosixThread(const char*, int, unsigned int (*)(int, Eigen::ThreadPoolInterface*), Eigen::ThreadPoolInterface*, const onnxruntime::ThreadOptions&) pthread_setaffinity_np failed, error code: 0 error msg:
Describe the bug 不能稳定复现，应该是和当前docker实例具体环境有关系。
可以按照 https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/8313 中提到的：
https://github.com/daquexian/onnx-simplifier/blob/master/onnxsim/onnx_simplifier.py#L188
sess_options.intra_op_num_threads = 1
sess_options.inter_op_num_threads = 1
进行修改。
Model 和模型无关，和环境相关，我的pip list如下：
absl-py 1.0.0
addict 2.4.0
appdirs 1.4.4
asn1crypto 1.2.0
astunparse 1.6.3
backcall 0.2.0
cachetools 4.2.4
certifi 2019.9.11
cffi 1.13.0
chardet 3.0.4
charset-normalizer 2.0.10
click 8.0.3
conda 4.7.12
conda-package-handling 1.6.0
contextlib2 21.6.0
cryptography 2.8
cycler 0.11.0
Cython 0.29.26
decorator 5.1.1
dnspython 2.1.0
filelock 3.4.2
flatbuffers 1.12
fonttools 4.28.5
fvcore 0.1.5.post20210924
gast 0.3.3
gevent 21.8.0
google-auth 2.3.3
google-auth-oauthlib 0.4.6
google-pasta 0.2.0
graphviz 0.8.4
greenlet 1.1.2
grpcio 1.43.0
gunicorn 20.1.0
h5py 2.10.0
hiddenlayer 0.3
idna 2.8
imageio 2.13.5
importlib-metadata 4.10.0
iopath 0.1.9
ipaddress 1.0.23
ipdb 0.13.9
ipython 7.31.0
jedi 0.18.1
joblib 1.1.0
Keras-Preprocessing 1.1.2
kiwisolver 1.3.2
Mako 1.1.6
Markdown 3.3.6
MarkupSafe 2.0.1
matplotlib 3.5.1
matplotlib-inline 0.1.3
ml-collections 0.1.0
mmcv 1.4.2
mxnet 1.8.0
mypy-protobuf 3.0.0
networkx 2.6.3
numpy 1.21.4
oauthlib 3.1.1
onnx 1.8.0
onnx-simplifier 0.3.6
onnxoptimizer 0.2.6
onnxruntime 1.10.0
opencv-python 4.5.5.62
opt-einsum 3.3.0
packaging 20.9
parso 0.8.3
pexpect 4.8.0
pickleshare 0.7.5
Pillow 8.0.1
pip 21.3.1
ply 3.11
portalocker 2.3.2
prompt-toolkit 3.0.24
protobuf 3.19.3
psutil 5.9.0
ptyprocess 0.7.0
pyasn1 0.4.8
pyasn1-modules 0.2.8
pycosat 0.6.3
pycparser 2.19
pycryptodome 3.9.8
pycuda 2021.1
Pygments 2.11.2
PyJWT 1.7.1
pyOpenSSL 19.0.0
pyparsing 3.0.6
PySocks 1.7.1
pytest-runner 5.3.1
python-dateutil 2.8.2
python-etcd 0.4.5
pytools 2021.2.9
PyWavelets 1.2.0
PyYAML 5.4.1
redis 3.5.3
regex 2021.11.10
requests 2.27.1
requests-oauthlib 1.3.0
rsa 4.8
ruamel_yaml 0.15.46
sacremoses 0.0.47
schedule 0.6.0
scikit-image 0.15.0
scipy 1.7.3
sentencepiece 0.1.91
setuptools 60.5.0
simplejson 3.17.6
six 1.16.0
tabulate 0.8.9
tensorboard 2.7.0
tensorboard-data-server 0.6.1
tensorboard-plugin-wit 1.8.1
tensorflow-estimator 2.3.0
tensorflow-gpu 2.3.1
tensorrt 7.2.1.6
termcolor 1.1.0
terminaltables 3.1.10
tf2onnx 1.8.5
thriftpy2 0.4.14
timm 0.4.12
tokenizers 0.9.3
toml 0.10.2
torch 1.7.1+cu110
torchvision 0.8.2
tqdm 4.36.1
traitlets 5.1.1
transformers 3.5.1
types-futures 3.3.2
types-protobuf 3.19.0
typing_extensions 4.0.1
urllib3 1.26.8
wcwidth 0.2.5
Werkzeug 2.0.2
wheel 0.37.1
wrapt 1.13.3
yacs 0.1.8
yapf 0.29.0
zipp 3.7.0
zope.event 4.5.0
zope.interface 5.4.0
今天又被这个坑了一次。。。求作者更新，onnxruntime下面的讨论： https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/8313
好的，感谢！不好意思之前错过了这个 issue
QAQ 考虑加入 ONNX QQ 群或者微信群吗，可以加我的好友（QQ 和微信 ID 都是 daquexian）
今天又被这个坑了一次。。。求作者更新，onnxruntime下面的讨论： microsoft/onnxruntime#8313
你的容器环境是否是cpuset模式的呢？我看了一下源码，python3.6支持的版本中，从onnxruntime 1.7到1.10是能够稳定复现的，根因似乎是，做cpu亲和的代码在cpuset模式下并没有兼容，亲和逻辑是获取cpu核数，然后从0号cpu开始绑定亲和，但是容器cpuset的环境下，实际online的cpu号并非从0号开始，从而导致代码异常退出。
今天又被这个坑了一次。。。求作者更新，onnxruntime下面的讨论： microsoft/onnxruntime#8313
你的容器环境是否是cpuset模式的呢？我看了一下源码，python3.6支持的版本中，从onnxruntime 1.7到1.10是能够稳定复现的，根因似乎是，做cpu亲和的代码在cpuset模式下并没有兼容，亲和逻辑是获取cpu核数，然后从0号cpu开始绑定亲和，但是容器cpuset的环境下，实际online的cpu号并非从0号开始，从而导致代码异常退出。
感谢你的分析！等我看下后同步。