pythonのバージョンを上げ、onnxruntimeのバージョンもあげた

.github/workflows/check.yml

@@ -27,10 +27,10 @@ jobs:
           wget https://github.com/Hiroshiba/vv_core_inference/releases/download/0.0.1/model.zip
           unzip model.zip
 
-      - name: Set up Python 3.9
+      - name: Set up Python 3.10
         uses: actions/setup-python@v4
         with:
-          python-version: 3.9
+          python-version: 3.10
           cache: "pip"
 
       - name: Install dependencies

README.md

@@ -14,7 +14,7 @@ onnxモデルをそのまま改良するのはかなり専門的な知識が必
 
 ## 環境構築
 
-Python 3.7.2 で開発しました。 3.7 台なら動くと思います。
+Python 3.10.14 で開発しました。 3.10 台なら動くと思います。
 
 ```bash
 # ５分くらいかかります

convert.py

@@ -120,7 +120,6 @@ def convert_intonation(model_dir: Path, device: str, offset: int, working_dir: P
             "end_accent_phrase_list",
             "speaker_id",
         ],
-        example_outputs=output,
         output_names=["f0_list"],
         dynamic_axes={
             "vowel_phoneme_list": {0: "length"},

requirements.txt

@@ -1,12 +1,12 @@
-numpy<1.24.0
+numpy
 pyyaml
 soundfile
-torch==1.9.0
-onnx==1.14.0
-onnxruntime==1.15.1
-git+https://github.com/Hiroshiba/yukarin_s@553c256874a5f2604bdb08f78797a0d3b83e8b7e
-git+https://github.com/Hiroshiba/yukarin_sa@7d6eede06782c49a18ede1a67a49d969973650af
-git+https://github.com/Hiroshiba/yukarin_sosf@2f8915b4e7499541d44f170fb93e46f616e6009d
-git+https://github.com/Hiroshiba/yukarin_sosoa@4e37ef9629109b5fc63f4bc0a1470ff9a9ccd932
+torch==1.13.1
+onnx==1.16.2
+onnxruntime==1.18.1
+git+https://github.com/Hiroshiba/yukarin_s@41ac963d29986effeee8e615be9b8e49a16c26d6
+git+https://github.com/Hiroshiba/yukarin_sa@f99eb4446dd4ad5728e7a9639bcd55eeb5afc759
+git+https://github.com/Hiroshiba/yukarin_sosf@bcc24a3bf630aacc50231243b60aba6a9378e19a
+git+https://github.com/Hiroshiba/yukarin_sosoa@61dabc15f6515f26d4de3262e7b0829772096036
 git+https://github.com/Hiroshiba/hifi-gan@265da0f0f71923336615d6657f195ffdc6df25e4#egg=hifi_gan
 git+https://github.com/VOICEVOX/pyopenjtalk@b35fc89fe42948a28e33aed886ea145a51113f88#egg=pyopenjtalk

vv_core_inference/utility.py

@@ -4,8 +4,10 @@
 import numpy
 import torch
 from torch import Tensor
-from torch.onnx.symbolic_helper import _onnx_main_opset, _onnx_stable_opsets
-OPSET = _onnx_stable_opsets[-1]
+from torch.onnx import _constants
+
+OPSET = _constants.ONNX_DEFAULT_OPSET
+
 
 def extract_number(f):
     s = re.findall(r"\d+", str(f))