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借助onnx-onnx推断LSTM模型时出错。无效参数错误

借助ONNX进行LSTM模型推断时出现无效参数错误可能是由于以下原因之一：

参数错误：请确保您在使用ONNX推断LSTM模型时提供了正确的参数。这包括输入数据的形状、数据类型、模型权重等。您可以检查您的代码，确保所有参数都正确设置。
ONNX版本不兼容：请确保您使用的ONNX版本与您的LSTM模型兼容。不同版本的ONNX可能具有不同的规范和支持的操作集。您可以尝试更新或降级您的ONNX版本，以确保与您的LSTM模型兼容。
模型结构不匹配：请确保您的LSTM模型的结构与ONNX规范相匹配。如果您的模型包含不受ONNX支持的操作或层，可能会导致无效参数错误。您可以查看ONNX规范文档，了解支持的操作和层类型。
数据预处理错误：在进行LSTM模型推断之前，您可能需要对输入数据进行预处理。请确保您正确地对输入数据进行了归一化、缩放或其他必要的预处理步骤。如果输入数据的格式或范围不正确，可能会导致无效参数错误。

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这个库厉害了，自动补全Python代码，节省50%敲码时间

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