caffe转onnx总结

总结

1. 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；

2. 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；

3. 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

4. 发现自己很久不写 python numpy 的一些api 都生疏了；

5. np.reshape np.transpose torch.nn.Softmax(dem=-1)

6. 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()