lxgyChen
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@fo40225 请问你是用哪个版本的protobuf编译的呢，我试了调用tf训练好的模型，但是编译不通过，提示有6个无法解析的外部符号，全部指向google::protobuf，于是我从https://github.com/google/protobuf下载protobuf，将编译得到的lib加入工程，但这时仍有1个无法解析的外部符号。
@fo40225 ok
@fo40225 仍然无法使用你编译的c++ api创建图和导入模型：((
@fo40225 我用的是 VS2017 15.7.6, 我电脑cpu是i7-8750H，显卡是1060，下载的是你编译的tensorflow-1.9-cpp-gpu-avx2, 运行以下代码时是OK的： ```cpp #define NOMINMAX #include #include "tensorflow/core/platform/env.h" #include "tensorflow/core/public/session.h" #include "Eigen/Dense" #include "tensorflow/core/public/session.h" #include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h" using namespace std; using namespace tensorflow; int main() { Session*...
1.8版本的的确可以编译运行了：），thank you so much~~（可惜没有cuda9.2-AVX2的版本...）
@Sundrops 好像不起作用啊[#882](https://github.com/microsoft/MMdnn/issues/882)，还是报一样的错误。
我刚试过，在torch1.5.1中，当output_shape_str=['%500 : Float', '1, 256, 20, 20', ' ']时，在torch1.6.0中是['%500 : Float', '1:102400, 256:400, 20:20, 20:1', ' ``']，这种情况下在目前的mmdnn版本下也是能正确解析的。 但在我转换yolov5s的情况，见[#882](https://github.com/microsoft/MMdnn/issues/882#issuecomment-706518498)，输出的output_shape_str： > `['%498 : Float', '1:102400, 256:400, 20:20, 20:1', ' '] ['%499 :...
@Sundrops 上面的output_shape_str=['%500 : Double', ' ']还没到`Upsample`,但也是一个`Constant`。YOLO v3 v4 v5都有`Upsample`层，那这样都不能转换了啊？
@Sundrops 好的，我研究一下。怎么避免`Constant Op`呢，用已知的固定值代替可以吗？PyTorch导出为ONNX时可以选择`Constant Folding`，但是`MMdnn`不支持`ONNX to IR`。