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看起来,是在解析上采样时,给反卷积(转置卷积)用的。如果没有在解析onnx模型时保存各层的维度信息,那么将上采样resize或upsample解析成反卷积时,就没办法获取输出通道数信息,而这个输出通道数是要作为卷积参数设置到这个层中间去的。
其他方面就没有看到具体使用了,如果解析onnx模型时,保存了各个层的维度信息,那么graph.channel_dims也可以不用。
您好,我在运行时会遇到如下错误,请问是何原因?谢谢 File "yolov5_onnx2caffe/onnx2caffe/_operators.py", line 136, in _convert_sigmoid graph.channel_dims[output_name] = graph.channel_dims[input_name] KeyError: '397'
@wolfworld6 你好,我和你遇到了同样的问题,请问您解决了嘛
@wolfworld6 你好,我和你遇到同样的问题,请问解决了么
@wolfworld6 ,大佬,解决了吗
@wolfworld6 你好,我和你遇到了同样的问题,请问您解决了嘛
修改onnx的op节点为10,或者修改channel_dims的索引
@wolfworld6 你好,我和你遇到同样的问题,请问解决了么
修改onnx的op节点为10,或者修改channel_dims的索引
@wolfworld6 ,大佬,解决了吗
修改onnx的op节点为10,或者修改channel_dims的索引
@wolfworld6 你好,我和你遇到了同样的问题,请问您解决了嘛
修改onnx的op节点为10,或者修改channel_dims的索引
@wolfworld6 想请教您,channel_dims的索引是遍历graph.inputs获得的,应该怎么修改来解决这个报错?
看起来,是在解析上采样时,给反卷积(转置卷积)用的。如果没有在解析onnx模型时保存各层的维度信息,那么将上采样resize或upsample解析成反卷积时,就没办法获取输出通道数信息,而这个输出通道数是要作为卷积参数设置到这个层中间去的。
其他方面就没有看到具体使用了,如果解析onnx模型时,保存了各个层的维度信息,那么graph.channel_dims也可以不用。