如果某个操作不被ONNX支持，可以尝试通过以下几种方法来处理：
使用ONNX的扩展功能：ONNX支持通过扩展来添加自定义的操作，可以尝试将不支持的操作实现为自定义操作，并将其添加到ONNX模型中。
将操作转换为等效的支持操作：如果不支持的操作有等效的支持操作，可以尝试将该操作转换为等效的支持操作，以便在ONNX中使用。
使用其他工具进行转换：如果无法通过ONNX实现某些操作，可以考虑使用其他深度学习框架或工具进行操作转换，然后再将转换后的模型导出为ONNX格式。
自行实现：如果以上方法都不可行，可以考虑自行实现不支持的操作，并将其集成到模型中，然后再导出为ONNX格式。
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