pytorch转onnx 模型输出对不齐
最近，在把pytorch模型转为onnx时，遇到一个问题，有28%的数据对不齐，因为接触的是显著性task的，里面用了一些upsample层。查了pytorch官方文档后发现，这里的upsample只支持nearst一种模式，而我用的是bilinear，在改变了这个之后，结果就对的齐了。建议：先去官方文档看一下哪些算子支持哪些算子不支持，以及别用Function函数，得用torch.nn里面的层。
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最近，在把pytorch模型转为onnx时，遇到一个问题，有28%的数据对不齐，因为接触的是显著性task的，里面用了一些upsample层。
查了pytorch官方文档后发现，这里的upsample只支持nearest一种模式，而我用的是bilinear，在改变了这个之后，结果就对的齐了。
建议：先去官方文档看一下哪些算子支持哪些算子不支持，以及别用Function函数，得用torch.nn里面的层。
官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html?highlight=onnx#module-torch.onnx
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