Text-Recognition-on-Cross-Domain-Datasets
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导出模型为onnx的时候遇到问题
我是使用的您的ResNet_CRNN_IAM模型进行训练手写汉字的数据集,但是将模型导出为onnx的时候遇到了问题,我看您在网络中定义了forward和inference(您的inferrence应该是笔误)两个方法,我给的输入dummy_input 是torch.randn(1, 3, 192, 2048)的时候,会报
x, rec_targets, rec_lengths = input_dict['images'],
IndexError: too many indices for tensor of dimension 4,这应该跟您在forward中定义需要读入input_dict 的字典作为输入参数有关,但我将dummy_input 换成这个字典的参数,还是无法正常生成。请问我应该怎么修改呢
试一试直接走 inferrence, 不要走 forward。forward应该是训练用的
onnx现在已经可以生成了,我只是修改了ModelBuilder_CTC中方法的名字,将原来的inference换成了forward,原来的forward换成了forward_training。然后再在trainers和evaluators中对应的output_dict 修改具体的方法。重新训练模型。好像torch.onnx是直接导出forward这个方法,没看见可以具体输出哪个方法。这样应该可以使用了,还没验证onnx的正确性。先谢谢大佬您了^^