ONNX模型导入到TensorRT报错。

[saladjay]

模型是Mb_Tiny_RFB_FD_train_input_640.pth

[saladjay]

一般情况下，ONNX导入到TensorRT报这个错误，是因为pytorch使用了view层。但是我去看代码，没有找出view层在哪里。

[Linzaer]

compute_header里有view，你可以用onnx-simplifier 生成精简onnx试下。

[saladjay]

我解决上面那个的问题，在compute_header中使用view(int(num1),num2)这种方式解决。
接下来slice操作报错了。slice对应pytorch的tensor取区间操作。我反复查看了pytorch的代码，没发现越界的问题。不知道怎么解决。

[saladjay]

[Linzaer]

@saladjay tensorRt没怎么用过，不过你说的这部分属于后处理代码部分，数学算子比较多一点，各个框架之间算子转换兼容性比较容易出问题。其实你可以在导出onnx的时候注释掉ssd.py中调用convert_locations_to_boxes()和center_form_to_corner_form()这两处，应该是第95~98行，让推理框架只负责提取特征，输出上面boxes偏移量就好，框解码部分的后处理代码可以用c++写，不是很复杂，可控速度也不慢优化程度高。而且推理框架处理这段可能效果反而不太好，不太可控。

[saladjay]

像这种就能成功pytorch->onnx->tensorRT，截取的区间不要是最后一个维度。同时在pytorch->onnx的过程中最好不要使用像[:,0:2,:]的操作，除了batch，最好每个维度都给出确定的数字。希望能帮到同样像导出tensorRT的人。

[atanx]

像这种就能成功pytorch->onnx->tensorRT，截取的区间不要是最后一个维度。同时在pytorch->onnx的过程中最好不要使用像[:,0:2,:]的操作，除了batch，最好每个维度都给出确定的数字。希望能帮到同样像导出tensorRT的人。

遇到一样的问题。

In node 76 (convert_axis): UNSUPPORTED_NODE: Assertion failed: axis >= 0 && axis < nbDims

能详细讲一下怎么转tensorrt模型吗？

[saladjay]

像这种就能成功pytorch->onnx->tensorRT，截取的区间不要是最后一个维度。同时在pytorch->onnx的过程中最好不要使用像[:,0:2,:]的操作，除了batch，最好每个维度都给出确定的数字。希望能帮到同样像导出tensorRT的人。

遇到一样的问题。
In node 76 (convert_axis): UNSUPPORTED_NODE: Assertion failed: axis >= 0 && axis < nbDims

能详细讲一下怎么转tensorrt模型吗？

view改flatten或者view的第一个参数强制转换为int类型