pth转onnx文件时候报错
，我是使用mmdet2.8里面的转换文件，把pth文件转换成onnx，这里模型可以成功导出，但是这里有一行报错，求解答一下
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爱晚乏客游 2022-09-05 09:18关注onnxruntime无法正确读取和使用你的nms层网络，你看下将opset设置高一些看看有没有这个支持这个节点的。不行的话你导出onnx的时候就不能带nms，需要在使用onnx的时候自己实现一下nms了
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- 2022-03-19 12:41
pth转onnx报错：AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'shape'
python
pytorch
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回答 2 已采纳 从报错看，是因为utl_param.values()和own_state.values()这些变量是odict类型，无shape属性，检查这两个变量，将其转换成np的ndarray或pd的Series - 2022-05-05 21:26回答 1 已采纳 torch.jit.save — PyTorch 1.11.0 documentation
- 2022-02-11 23:30回答 1 已采纳 去除onnx造成的冗余，一些cast/shape等操作，这个可以参考大老师的代码合并一些操作，比如Conv+BN等操作onnx量化一下上面前两个操作只会减少memry，但是不会提升速度。第三个操作会大
- 2022-10-12 15:07星辰大海_SC的博客 ommdeploy pytorch转onnx采坑记录
- 2022-03-17 17:08回答 2 已采纳 pt/pth->onnx->ncnn然后部署可以用ncnn部署在安卓app上面，不过我没试过小程序和安卓的app部署，不知道这两个区别，这个得你自己去研究了，直接用app运行是可以的。你可
- 2017-09-08 03:10回答 1 已采纳 http://blog.csdn.net/lianai911/article/details/39494291
- 2023-03-03 13:41回答 2 已采纳 是因为profile()这个函数计算参数量不准么。。
- 2023-09-13 14:29Xiaobai_Zhao的博客 针对 centerpoint 的构造(centerpoint_pillar02_second_secfpn_8xb4-cyclic-20e_nus-3d)，...系列二，主要就是 pth2onnx 的脚本及注释，本篇不涉及自定义算子，因此也是其他模型的通用模板！check 无报错且则 可视化。
- 2023-04-13 14:12回答 2 已采纳 引用chatGPT作答，您需要将输出的图片信息转换为base64编码格式以及可供其他模型使用的图像，可以尝试使用以下代码进行转换： import cv2 import base64 import nu
- 2023-02-06 19:19回答 2 已采纳 第一个就是pytorch下训练好的模型。因为命名规范、生成时间可以看出。后面的都是训练到多少次保存的临时模型。你可以看下这里 https://blog.csdn.net/lily_19861986/a
- 2021-10-29 14:19回答 1 已采纳 建议将python代码用api接口的方式调用
- 2023-05-30 18:34knighthyyyyyy的博客 BEVDet4D: Exploit Temporal Cues in Multi-camera 3D Object Detection（从多相机3D目标检测中利用时间线索） 论文速读 **Summary:** **Background:** **Methods:** **Conclusion:** 转ONNX 1.复制mmdet3d/models/...
- 2024-02-05 15:50dream_home8407的博客 mmdetection 中cascade-rcnn转tensorrt模型,并进行api推理
- 2023-09-10 02:32JieLun_C的博客 而将模型从PyTorch转换为ONNX格式，可以使得模型在不同的平台和框架上进行部署变得更加容易和高效。在本文中，我将介绍如何使用mmdeploy和mmdeploy-sdk将mmdetection模型转换为ONNX，并使用C++进行模型部署。接下来...
- 2022-07-21 16:01万里鹏程转瞬至的博客 正常来说onnx模型每次输出的结果都会变，这是一个超乎寻常，难以理解的话题。因为，模型参数一旦导出后，在理论上就不会发生变化。而且，paddle、pytorch、tensorflow等框架导出模型时，也是默认设置模型的mode值为...
- 2023-05-13 15:00abc20002929的博客 mmdetection训练 -> mmdeploy转onnx -> onnx2tf转成tflite各部分安装流程，参考各自官方文档即可。
- 2022-07-27 11:02gy-7的博客 MMDeploy部署实战系列【第三章】MMdeploy pytorch模型转换onnx，tensorrt
- K.K.U的博客 目前，MMDeploy 可以把 PyTorch 模型转换为 ONNX、TorchScript 等和设备无关的 IR 模型。也可以将 ONNX 模型转换为推理后端模型。两者相结合，可实现端到端的模型转换，也就是从训练端到生产端的一键式部署。也称
- 2023-12-06 08:59sxj731533730的博客 不知道为啥，我转失败了，但是生成了end2end.onnx模型，无关紧要，然后使用TensorRT自带的工具转engine。基本思想：记录一下，官方的mmpose+custom_mmdeploy中的RTmpose转TensorRT过程，纯粹记录。一、下载mmpose...
- 2022-04-08 13:07ywfwyht的博客 用tools/deploy.py可以将pth模型直接转为trt、ort等后端推理模型 python tools/deploy.py \ configs/mmdet3d/voxel-detection/voxel-detection_tensorrt_dynamic-kitti.py \ ${$MMDET3D_DIR}/configs/pointpillars/...
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9月4日
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