Pytorch模型部署开发板所遇到的坑.....

工作原因，需要将pytorch模型部署到rk3399。
现一步步记录下这些bug哈（晕）----希望最后能把这项目完成吧

pytorch ----> onnx

Bug 1:

RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since it’s not constant, 
please try to make things (e.g., kernel size) static if possible

解决方案：
一开始看blog说是pytorch版本问题，于是从 pytorch1.1 降级
conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=9.0 -c pytorch
但是后来还是报错哈。
其实这是网络模型里的一些写法问题，onnx只能识别常量，所以需要将模型里的一些shape[2:]改为常量数值。

Bug 2:

RuntimeError: ONNX export failed: Couldn't export operator aten::avg_pool2d

这个bug看了好久，后来又将环境切换为原来的pytorch1.1的版本，然后就解决了。。。

Bug3:

net.onnx模型执行这步

onnx.checker.check_model(model)

报错

Process finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV)

解决方案：
查找原因是因为数组内存溢出。。。真的一脸懵。。。
最后发现是import包顺序不对！
在import torch之前import onnx，二者的前后顺序要注意

==> Passed

Process finished with exit code 0

然后这个bug就解决了（也是很晕哈）

最后

以上就是冷静黄蜂为你收集整理的Pytorch模型部署开发板所遇到的坑.....的全部内容，希望文章能够帮你解决Pytorch模型部署开发板所遇到的坑.....所遇到的程序开发问题。

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