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在导出onnx时把opset 那个设为16或以上就可以了
在导出onnx时把opset 那个设为16或以上就可以了
你好,你测试成功了吗?你可以帮忙打印一下 pip list吗? 我本身安装的就是新版本的onnx 和onnx_runtime. 但是当我把默认导出的opset_version由11改为16时,它会提示不支持。
是否可能是mmdeploy的版本较老。
我的onnx是1.14.0 ,onnxruntime是1.16.1
我是win10环境,参考这篇文章,成功训练。 https://github.com/OpenGVLab/InternImage/issues/160 https://github.com/OpenGVLab/InternImage/issues/201
我想使用openvino C++部署,使用onnx作为中间层转换。 使用export的教程,得到end2end.onnx https://github.com/OpenGVLab/InternImage/tree/master/segmentation#export 转到IR模型时,遇到不支持的onnx节点。报错如下
mo --input_model end2end.onnx
继而发现了这个issues。 https://github.com/OpenGVLab/InternImage/issues/61
接着 参考了下面这篇issues的回复,修改core_op='DCNv3_pytorch', https://github.com/OpenGVLab/InternImage/issues/41
报错如下,不支持的节点 由 mmdeploy.TRTDCNv3 ,变为了 mmdeploy.grid_sampler,想请教一下cpu推理不build mmdeploy后端,怎么使用?