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在使用onnx2caffe项目转换ConvTranspose2d层到caffe的Deconvolution层时，_operators.py的代码 num_output=W.shape[1], 但我在转的onnx模型中，ConvTranspose2d层的weight的shape是[256, 1, 2, 2]，模型源码的定义是 self.deconv = nn.ConvTranspose2d(c1, c1, kernel_size=k, stride=s, padding=0, output_padding=0, groups=c1, bias=False)
num_output=W.shape[1],
self.deconv = nn.ConvTranspose2d(c1, c1, kernel_size=k, stride=s, padding=0, output_padding=0, groups=c1, bias=False)
想请教大大佬，这个是什么原因导致onnx模型中ConvTranspose2d层weight的shape定义不一样。
在使用onnx2caffe项目转换ConvTranspose2d层到caffe的Deconvolution层时，_operators.py的代码
num_output=W.shape[1],但我在转的onnx模型中，ConvTranspose2d层的weight的shape是[256, 1, 2, 2]，模型源码的定义是self.deconv = nn.ConvTranspose2d(c1, c1, kernel_size=k, stride=s, padding=0, output_padding=0, groups=c1, bias=False)想请教大大佬，这个是什么原因导致onnx模型中ConvTranspose2d层weight的shape定义不一样。