【发布时间】:2021-05-19 23:53:58
【问题描述】:
由于从 PyTorch 到 Tensorflow 的转换过程,我正在尝试跳过之前添加的不必要的转置操作。有什么建议吗?
该模型有 2 个输出,我正在尝试从输出分支中删除转置操作。并且在OpenVino到Tensorflow的转换过程中加入了Transpose操作
【问题讨论】:
标签: keras tensorflow2.0 openvino
由于从 PyTorch 到 Tensorflow 的转换过程,我正在尝试跳过之前添加的不必要的转置操作。有什么建议吗?
该模型有 2 个输出,我正在尝试从输出分支中删除转置操作。并且在OpenVino到Tensorflow的转换过程中加入了Transpose操作
【问题讨论】:
标签: keras tensorflow2.0 openvino
能够使用 ONNX、Netron 和 sclblonnx python 库实现它。
我使用python库在转置之前删除并重新路由节点的输出。并使用 Netron 显示 ONNX 图并知道输出数据的名称是什么:
最小化的例子:
import sclblonnx as so
g = so.graph_from_file('/path/to/onnx/file')
g = so.delete_node(g, "Transpose_178")
idx = -1
for i,elem in enumerate(g.node):
if elem.name == "Softmax_179":
idx = i
g.node[i].input[0] = '570'
so.graph_to_file(g, '/home/cw/Openvino/ERFNet/ERF_lane_so.onnx' )
【讨论】: