ML.NET调用ONNX模型报错：无法将IDataView列绑定到字段或属性

错误原因 #

ONNX模型输出的discrete_actions字段数据类型为Int64（对应C#中的long类型），你在OnnxOutput类中定义的Actions属性为Int32[]（对应C#中的int数组），ML.NET无法自动完成这两种不同类型向量的绑定。

解决建议 #

方案1：直接修改输出类属性类型（推荐，实现最简单） #

将OnnxOutput类中的Actions属性类型从int[]改为long[]即可，后续如果需要使用int类型的结果，手动做强制类型转换即可：

public class OnnxOutput
{
    [ColumnName("discrete_actions")]
    [VectorType(1, 1)]
    public long[] Actions { get; set; }
    public float [] Score { get;set; }
}
// 取值时转换为int的示例
Console.WriteLine($"Predicted Actions: {(int)prediction.Actions.First()}");

方案2：在推理管道中添加类型转换节点 #

如果你需要保持OnnxOutput类的int[]定义不变，可以在ApplyOnnxModel之后添加转换算子，将Int64向量转换为Int32向量：

static ITransformer GetPredictionPipeline(MLContext mlContext)
{
    var inputColumns = new string[]
    {
        "obs_0", "action_masks",
    };
    var outputColumns = new string[] { "discrete_actions" };
    var onnxPredictionPipeline =
    mlContext
    .Transforms
    .ApplyOnnxModel(
        outputColumnNames: outputColumns,
        inputColumnNames: inputColumns,
        ONNX_MODEL_PATH)
    // 新增转换：将Int64类型的discrete_actions转为Int32类型
    .Append(mlContext.Transforms.Conversion.ConvertType("discrete_actions", outputKind: DataKind.Int32));
    var emptyDv = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(new OnnxInput[] {});
    return onnxPredictionPipeline.Fit(emptyDv);
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Max