已开启
test: add test cases for torch.onnx.ONNXProgram.model_proto #43580
木路折创建于 8月2日
test: add test cases for torch.onnx.ONNXProgram.model_proto #43580
已开启
合并受阻
8月2日 关联了issue：【社区任务】7月社区任务第四期-Ascend for PyTorch API 一致性开发（10）
atomgit-bot
8月2日 评论：
8月2日 评论：
变更摘要
本 PR 针对 PyTorch 社区缺少对 torch.onnx.ONNXProgram.model_proto 直接测试的问题（关联 issue #3489），新增测试文件 test/onnx/exporter/test_onnx_program.py，通过 torch.onnx.export(..., dynamo=True) 导出模型后，对 ONNXProgram.model_proto 返回的 onnx.ModelProto 对象进行多维度验证，覆盖返回值有效性、graph 结构、producer 信息、protobuf 序列化及多输入多输出场景。测试通过 torch.accelerator.current_accelerator() 动态获取设备类型，支持 NPU/CPU 环境运行；该 API 为纯 Python 序列化接口，不涉及 NPU 计算。
主要改动
- 新增测试文件
test/onnx/exporter/test_onnx_program.py：新增测试类TestONNXProgramModelProto（继承common_utils.TestCase），包含 5 个针对torch.onnx.ONNXProgram.model_proto的用例，并定义了基于torch.accelerator的设备类型变量device_type用于创建测试张量。 - 验证
model_proto返回有效onnx.ModelProto：test_model_proto_returns_valid_proto断言返回对象非空且ir_version > 0，确保序列化结果有效。 - 验证单输入单输出模型的 graph 结构：
test_model_proto_graph_structure断言proto.graph.input与proto.graph.output数量均为 1；test_model_proto_producer_name断言producer_name为"pytorch"。 - 验证 protobuf 序列化能力：
test_model_proto_serialization调用proto.SerializeToString()并断言序列化结果长度大于 0。 - 验证多输入多输出模型结构：
test_model_proto_multiple_inputs_outputs断言双输入双输出模型的proto.graph.input与proto.graph.output数量均为 2。
不准确？
ascend-robot
8月2日 评论：
8月2日 评论：
atomgit-bot
8月2日 评论：
8月2日 评论：
此处折叠了198条消息 查看更多
2 天前 删除了label：docs-ci-pipeline-running
2 天前 添加了label：docs-ci-pipeline-success
2 天前 删除了label：ci-pipeline-running
2 天前 添加了label：ci-pipeline-passed
AtlasAccount
2 天前 评论：
2 天前 评论：
流水线 PR-pipeline_pytorch#66272 [ commitID：50b6f42b ] 已完成
>>>代码风格自动修复执行成功（无修复内容）
| 阶段 | 任务名 | 状态 | 详情 |
|---|---|---|---|
| 编译构建 | Build_X86 | ✅ COMPLETED | >>> |
| Build_ARM | ✅ COMPLETED | >>> | |
| Build_X86_torchair | ⚪ IGNORED | >>> | |
| Build_ARM_torchair | ⚪ IGNORED | >>> | |
| patch_test | ⚪ IGNORED | >>> | |
| Build_X86_213 | ⚪ IGNORED | >>> | |
| Build_ARM_213 | ⚪ IGNORED | >>> | |
| 恶意代码检查 | Antipoison | ✅ COMPLETED | >>> |
| 编码安全与规范检查 | codecheck_pre-commit | ✅ COMPLETED | >>> |
| check_error | ✅ COMPLETED | >>> | |
| lintrunner | ✅ COMPLETED | >>> | |
| 开源片段检查 | SCA | ✅ COMPLETED | >>> |
| 开发者测试 | UT_ARM_A3_Part_01 | ⚪ IGNORED | >>> |
| UT_ARM_A3_Part_02 | ⚪ IGNORED | >>> | |
| UT_ARM_A2_Part_01 | ✅ COMPLETED | >>> | |
| UT_ARM_A2_Part_02 | ✅ COMPLETED | >>> | |
| UT_ARM_A2_Part_03 | ✅ COMPLETED | >>> | |
| UT_inductor_Part_01 | ⚪ IGNORED | >>> | |
| UT_inductor_Part_02 | ⚪ IGNORED | >>> | |
| UT_inductor_Part_03 | ⚪ IGNORED | >>> | |
| UT_inductor_Part_04 | ⚪ IGNORED | >>> | |
| UT_DIST_ARM_Part_01 | ⚪ IGNORED | >>> | |
| UT_DIST_ARM_Part_02 | ⚪ IGNORED | >>> | |
| UT_DIST_ARM_Part_03 | ⚪ IGNORED | >>> | |
| UT_DIST_ARM_Part_04 | ⚪ IGNORED | >>> | |
| UT_ARM_A2_Select_Part_01 | ✅ COMPLETED | >>> | |
| UT_ARM_A2_Select_Part_02 | ✅ COMPLETED | >>> | |
| UT_inductor_Part_213 | ⚪ IGNORED | >>> | |
| 流水线 | PR-pipeline_pytorch | ✅ COMPLETED | >>> |
- compile、compile_inductor、compile_torchair : 运行流水线
- retry : 重试流水线所有失败子任务
- retry <任务名> : 仅重试指定失败子任务
- stop : 停止流水线
【合入来源】
关联 issue: https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/3489
任务分类：用例补齐（PyTorch 官方缺少对 torch.onnx.ONNXProgram.model_proto 的直接测试）
该 API 虽为纯 Python 序列化属性，但验证必须先经 torch.onnx.export(dynamo=True) 在 NPU 上完成 dynamo 导出，验证链路依赖 NPU，故在 test 目录新增用例看护该流程。
【修改方案】
一、API 功能说明
torch.onnx.ONNXProgram.model_proto是ONNXProgram类的@property，返回ir.serde.serialize_model(self.model)，即将 dynamo-based ONNX exporter 导出的 IR 模型序列化为onnx.ModelProtoprotobuf 对象。该 API 为非计算类接口，不涉及 NPU 数据类型计算，仅做纯 Python 序列化操作。二、测试用例完备性说明
PyTorch 官方
test/onnx/exporter/目录中没有直接针对model_proto的测试用例。test_onnx_program.py仅测试rename_axes；test_api.py和test_input_observer.py中仅将.model_proto作为工具间接使用，未验证其返回值结构、序列化能力等核心功能。本次新增test/onnx/exporter/test_onnx_program.py，直接验证：onnx.ModelProto对象（ir_version > 0）；三、NPU 适配
测试涉及 Tensor 创建与 ONNX 导出，所有 Tensor 通过
device_type = acc.type if (acc := torch.accelerator.current_accelerator()) else "cpu"迁移到 NPU，确保导出流程在 NPU 上执行。【资料变更】
【接口变更】
【功能验证】
python test/onnx/exporter/test_onnx_program.pyRan 5 tests in 9.949s, OK【CheckList】