[BUG] RuntimeError: /onnxruntime_src/onnxruntime/core/platform/posix/env.cc:183 onnxruntime::{anonymous}::PosixThread::PosixThread(const char*, int, unsigned int (*)(int, Eigen::ThreadPoolInterface*), Eigen::ThreadPoolInterface*, const onnxruntime::ThreadOptions&) pthread_setaffinity_np failed, error code: 0 error msg:

[xmfbit]

Describe the bug
不能稳定复现，应该是和当前docker实例具体环境有关系。

可以按照 microsoft/onnxruntime#8313 中提到的：

https://github.com/daquexian/onnx-simplifier/blob/master/onnxsim/onnx_simplifier.py#L188

sess_options.intra_op_num_threads = 1
sess_options.inter_op_num_threads = 1

进行修改。

Model
和模型无关，和环境相关，我的pip list如下：

absl-py                 1.0.0
addict                  2.4.0
appdirs                 1.4.4
asn1crypto              1.2.0
astunparse              1.6.3
backcall                0.2.0
cachetools              4.2.4
certifi                 2019.9.11
cffi                    1.13.0
chardet                 3.0.4
charset-normalizer      2.0.10
click                   8.0.3
conda                   4.7.12
conda-package-handling  1.6.0
contextlib2             21.6.0
cryptography            2.8
cycler                  0.11.0
Cython                  0.29.26
decorator               5.1.1
dnspython               2.1.0
filelock                3.4.2
flatbuffers             1.12
fonttools               4.28.5
fvcore                  0.1.5.post20210924
gast                    0.3.3
gevent                  21.8.0
google-auth             2.3.3
google-auth-oauthlib    0.4.6
google-pasta            0.2.0
graphviz                0.8.4
greenlet                1.1.2
grpcio                  1.43.0
gunicorn                20.1.0
h5py                    2.10.0
hiddenlayer             0.3
idna                    2.8
imageio                 2.13.5
importlib-metadata      4.10.0
iopath                  0.1.9
ipaddress               1.0.23
ipdb                    0.13.9
ipython                 7.31.0
jedi                    0.18.1
joblib                  1.1.0
Keras-Preprocessing     1.1.2
kiwisolver              1.3.2
Mako                    1.1.6
Markdown                3.3.6
MarkupSafe              2.0.1
matplotlib              3.5.1
matplotlib-inline       0.1.3
ml-collections          0.1.0
mmcv                    1.4.2
mxnet                   1.8.0
mypy-protobuf           3.0.0
networkx                2.6.3
numpy                   1.21.4
oauthlib                3.1.1
onnx                    1.8.0
onnx-simplifier         0.3.6
onnxoptimizer           0.2.6
onnxruntime             1.10.0
opencv-python           4.5.5.62
opt-einsum              3.3.0
packaging               20.9
parso                   0.8.3
pexpect                 4.8.0
pickleshare             0.7.5
Pillow                  8.0.1
pip                     21.3.1
ply                     3.11
portalocker             2.3.2
prompt-toolkit          3.0.24
protobuf                3.19.3
psutil                  5.9.0
ptyprocess              0.7.0
pyasn1                  0.4.8
pyasn1-modules          0.2.8
pycosat                 0.6.3
pycparser               2.19
pycryptodome            3.9.8
pycuda                  2021.1
Pygments                2.11.2
PyJWT                   1.7.1
pyOpenSSL               19.0.0
pyparsing               3.0.6
PySocks                 1.7.1
pytest-runner           5.3.1
python-dateutil         2.8.2
python-etcd             0.4.5
pytools                 2021.2.9
PyWavelets              1.2.0
PyYAML                  5.4.1
redis                   3.5.3
regex                   2021.11.10
requests                2.27.1
requests-oauthlib       1.3.0
rsa                     4.8
ruamel_yaml             0.15.46
sacremoses              0.0.47
schedule                0.6.0
scikit-image            0.15.0
scipy                   1.7.3
sentencepiece           0.1.91
setuptools              60.5.0
simplejson              3.17.6
six                     1.16.0
tabulate                0.8.9
tensorboard             2.7.0
tensorboard-data-server 0.6.1
tensorboard-plugin-wit  1.8.1
tensorflow-estimator    2.3.0
tensorflow-gpu          2.3.1
tensorrt                7.2.1.6
termcolor               1.1.0
terminaltables          3.1.10
tf2onnx                 1.8.5
thriftpy2               0.4.14
timm                    0.4.12
tokenizers              0.9.3
toml                    0.10.2
torch                   1.7.1+cu110
torchvision             0.8.2
tqdm                    4.36.1
traitlets               5.1.1
transformers            3.5.1
types-futures           3.3.2
types-protobuf          3.19.0
typing_extensions       4.0.1
urllib3                 1.26.8
wcwidth                 0.2.5
Werkzeug                2.0.2
wheel                   0.37.1
wrapt                   1.13.3
yacs                    0.1.8
yapf                    0.29.0
zipp                    3.7.0
zope.event              4.5.0
zope.interface          5.4.0

[xmfbit]

考虑到forward只会调用一次，是否可以将上面比较hack的方法直接加入？这样可以避免像我一样因为环境配置产生问题

[xmfbit]

今天又被这个坑了一次。。。求作者更新，onnxruntime下面的讨论：
microsoft/onnxruntime#8313

[daquexian]

好的，感谢！不好意思之前错过了这个 issue

QAQ 考虑加入 ONNX QQ 群或者微信群吗，可以加我的好友（QQ 和微信 ID 都是 daquexian）

[Hellohyy]

今天又被这个坑了一次。。。求作者更新，onnxruntime下面的讨论： microsoft/onnxruntime#8313

你的容器环境是否是cpuset模式的呢？我看了一下源码，python3.6支持的版本中，从onnxruntime 1.7到1.10是能够稳定复现的，根因似乎是，做cpu亲和的代码在cpuset模式下并没有兼容，亲和逻辑是获取cpu核数，然后从0号cpu开始绑定亲和，但是容器cpuset的环境下，实际online的cpu号并非从0号开始，从而导致代码异常退出。

[xmfbit]

今天又被这个坑了一次。。。求作者更新，onnxruntime下面的讨论： microsoft/onnxruntime#8313

你的容器环境是否是cpuset模式的呢？我看了一下源码，python3.6支持的版本中，从onnxruntime 1.7到1.10是能够稳定复现的，根因似乎是，做cpu亲和的代码在cpuset模式下并没有兼容，亲和逻辑是获取cpu核数，然后从0号cpu开始绑定亲和，但是容器cpuset的环境下，实际online的cpu号并非从0号开始，从而导致代码异常退出。

感谢你的分析！等我看下后同步。

[daquexian]

我会看一下这个问题，在 runtime error 时用上面的 fallback 方案