您好，我参照 mmdetection的pytorch2onnx的写法进行了onnx的转换，出现下面的错误

[cumthxy]

一直出现这个错误： RuntimeError: Can't call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead

按照提示修改之后又是别的错误了。无法定位到问题的原因。请问你们将模型转换过onnx么？ 或者不转换成onnx的话 还能转换成什么类型的呢？谢谢。 test的脚本能够正确运行的。 outs = ONNXTracedModule(f, _force_outplace, return_inputs, _return_inputs_states)(*args, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 550, in call result = self.forward(*input, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/jit/init.py", line 361, in forward self._force_outplace, File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/jit/init.py", line 348, in wrapper outs.append(self.inner(*trace_inputs)) File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 548, in call result = self._slow_forward(*input, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 534, in _slow_forward result = self.forward(*input, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/mmcv/runner/fp16_utils.py", line 98, in new_func return old_func(*args, **kwargs) File "/home/data/new_mmdet/mmdetection/mmdet/models/detectors/base.py", line 183, in forward return self.forward_test(img, img_metas, **kwargs) File "/home/data/new_mmdet/mmdetection/mmdet/models/detectors/base.py", line 160, in forward_test return self.simple_test(imgs[0], img_metas[0], **kwargs) File "/home/data/DAVAR-Lab-OCR/davarocr/davar_table/models/detectors/lgpma.py", line 166, in simple_test global_seg_results = self.global_seg_head.get_seg_masks(global_seg_pred, img_metas, (h_img, w_img)) File "/home/data/DAVAR-Lab-OCR/davarocr/davar_table/models/seg_heads/gpma_mask_head.py", line 224, in get_seg_masks mask_pred = mask_pred.sigmoid().cpu().numpy() RuntimeError: Can't call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead

[xjl-le]

@cumthxy 你好，问一下这个问题，你解决了吗？能不能分享一下。感谢

[cumthxy]

@cumthxy 你好，问一下这个问题，你解决了吗？能不能分享一下。感谢

按照这个提示修改就行。 onnx 只能导出模型 。不能导出中间处理。 所以得改改。之后就能导出了

[xjl-le]

@cumthxy 感谢你的回答，我有一个疑问，LGPMA是基于mmdet来构建的，所有模型构建代码和推理代码都在mmdet库中，这就导致无法像mmdetection那样在每个模块中写onnx的推理代码，问一下，你是如果实现转onnx地，感谢

[SWHL]

• 可以参考我这几天整理的转换示例 LGPMA_Infer
• 但是由于转换和推理太耗费内存，暂时放弃。
• 如果你们可以正常推理，欢迎交流。