Fix: ONNX inference with DirectML fails

style_bert_vits2/models/infer_onnx.py

@@ -187,16 +187,29 @@ def infer_onnx(
             np.array([noise_scale_w], dtype=np.float32),
         ]
 
+    # 入力テンソルを転送する GPU デバイスを取得
+    ## 本来は device_type="dml" もサポートされているはずだが、手元環境だと常に謎の RuntimeError が発生するため当面無効化している
     first_provider = onnx_session.get_providers()[0]
     if first_provider == "CUDAExecutionProvider":
         device_type = "cuda"
-    elif first_provider == "DmlExecutionProvider":
+    # elif first_provider == "DmlExecutionProvider":
-        device_type = "dml"
+    #     device_type = "dml"
     else:
         device_type = "cpu"
 
+    # 入力テンソルを転送する GPU デバイスの ID を取得
+    ## ExecutionProvider に指定したオプションの中から device_id を取得し、入力テンソルの転送先として指定する
+    ## InferenceSession で利用するデバイス ID と入力テンソルの転送先デバイス ID は一致している必要がある
+    ## 本来は ExecutionProvider に指定したオプションは InferenceSession.get_provider_options() で取得できるはずだが、
+    ## 手元環境だと DmlExecutionProvider のみ常に空の辞書が返されるため、当面 onnx_providers から直接オプションを取り出している
     device_id = 0
-    first_provider_options = onnx_session.get_provider_options()[first_provider]
+    onnx_providers_dict: dict[str, dict[str, Any]] = {}
+    for provider, options in onnx_providers:
+        if isinstance(options, dict):
+            onnx_providers_dict[provider] = options
+        else:
+            onnx_providers_dict[provider] = {}
+    first_provider_options = onnx_providers_dict[first_provider]
     if "device_id" in first_provider_options:
         device_id = int(first_provider_options["device_id"])