# 在将pt模型转为onnx之后,将onnx转成ncnn ./onnx2ncnn ~/projects/pytorch-classification/mobilenet.onnx mobilenet.param mobilenet.bin # 如果网络结构中用到了reshape或者view,可能会报以下错误 Shape not supported yet! Gather not supported yet! # axis=0 Unsupported unsqueeze axes ! Unknown data type...
根据手工优化ncnn模型结构 - 知乎 文件学习一遍 搜索Shape_106 这个,查询出下面一堆。 解析下这个结构: 通过发现,其实这个就是提取 节点【Conv_104】 输出的 形状,假如是:1x1x320x160 shape就是取出:1x1x320x160 1、第一个Gather(左边) :就是取第三位 就是160 2、第二个Gather(右边):就是取第二位 就...
Shape not supported yet! Gather not supported yet! # axis=0 Shape not supported yet! Gather not supported yet! # axis=0 Unsupported unsqueeze axes ! ... 这?!这一大堆不就是传说中的胶水op?基操onnxsim先过一遍。 ➜ python3 -m onnxsim scrfd_1g.onnx scrfd_1g-sim.onnx --dynamic-input...
Shape not supported yet! Unknown data type 0 Unsupported Resize scales and sizes are all empty! Shape not supported yet! Gather not supported yet! # axis=0 Shape not supported yet! Gather not supported yet! # axis=0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 1...
ConstantOfShape not supported yet! # value 4 onnx-simplifier后报错结果同样如上. 转换后的param文件如下: 7767517 22 26 Input input 0 1 input MemoryData 10 0 1 10 0=2 MemoryData 92 0 1 92 0=1 MemoryData 93 0 1 93 0=1 MemoryData 94 0 1 94 0=1 MemoryData 95 0 1 95 0=1 Mem...
DayBreak-u/chineseocr_lite#236 (comment) chineseocr_lite的onnx分支中model下的crnn_lstm模型,我使用onnx2ncnn转换时各种操作不支持: 我这边使用ncnn的onnx2ncnn直接转换日志如下: Shape not supported yet! Gather not supported yet! axis=0 Unsupported unsqueeze