caffe转onnx总结

总结

caffe 输入更改输入图像的 batch；即可得到多batch的模型；但是不是动态batch；
caffe2onnx 其实也是一层一层读 caffe 模型然后搭建 onnx 模型来做的，之前我不懂，还以为是很牛逼的东西，虽然确实牛逼，但是努努力自己也能写的出来；
参考的大佬的的github工程：
https://github.com/inisis/caffe2onnx
运行的reademe 大佬没有写清楚命令：我来补充一下：
python caffe2onnx.py dense121_86_deploy_with_prob.prototxt dense121_sgd_iter_2000.caffemodel onnx_model_name
发现自己很久不写 python numpy 的一些api 都生疏了；
np.reshape np.transpose torch.nn.Softmax(dem=-1)
https://github.com/shouxieai/tensorRT_Pro 的作者对于 onnx_Parser 的修改并不适合大多数模型；只适合那些模型每个节点的第 0 维都是batch维度的模型；
- 如果要使用该工程 reshape算子的第0维务必记得改为 -1
- torch.tensor().view(int(), int()) 使用 int 断开 torch.jit.trace()

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