踩坑一： RuntimeError: ONNX export of operator adaptive_avg_pool2d 报错原因：这个错误表明在将模型导出为 ONNX 格式时，adaptive_avg_pool2d 操作不支持当前的输出大小，因为输出大小不是输入大小的因数。因为onnx要求模型的输入参数的固定的，而自适应池化层是根据输入来确定模型参数的。 ChatGPT提供了一些别的方法，如更新Pytorch版本或尝试使用 ONNX opset 版本或 dynamic_axes 参数，经过测试都无法解决以上问…
最近学习了一下图像分割模型部署——PyTorch转ONNX 参考了子豪兄的视频 一、主要学习内容如下： 即ONNX是个中间翻译器，帮助不同框架和不同设备更方便地迁移和部署。 二、具体操作 1. 安装配置环境 安装Pytorch pip3 install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 安装 ONNX pip install onnx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu…
提出问题 最近做研究时，复现别人的论文代码，发现别人的代码是tensorflow 1.x版本。而我用的显卡是3090，不适配tensorflow 1.x版本。难道要源码开始配吗？ 解决方案 还好，nvidia和Google合作推出了nvidia-tensorflow，可以匹配cuda 11.x下安装tensorflow 1.x。 链接如下：nvidia-tensorflow 解决步骤 卸载之前下载的tensorflow环境 我用的环境是python3.6。官方推荐使用python 3.8，但python 3.6也可…
由于网络中用到了torch.pairwise_distance()，发现在不同版本的pytorch下，计算结果不一致的情况。下面就来解决这个问题。 一、torch.nn. PairwiseDistance ( p = 2.0 , eps = 1e-06 , keepdim = False )用法 首先，了解一下pytorch里 torch.pairwise_distance()的用法。 其中，各项参数如下： p ( real , optional ) – 范数度。可以为负。默认值：2 eps ( float , o…
提出问题 在安装protobuf、google等包时出现后续的“ImportError: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29' not found”错误。分析原因，大概因为安装的库版本比较高，生成的动态库没有替换老版本的动态库，GLIBCXX中的版本比较低。 解决方案 利用软连接搭建动态库版本更新。具体实现如下所示： #按路径查找GLIBCXX_3.4.29是否真的不存在 strings /usr/lib/x86_64-…
