Chuanhao1999
Chuanhao1999
> I aslo use Xbox series s controler, thanks for your work！
同问
Excuse me，When I reduce the version to 1.7.0., I get an error "2019-10-12 14:53:01.105984: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:396] Loaded runtime CuDNN library: 7102 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7005...
Later I will publish a unified engine model using explicit PTQ quantization, and I am cleaning up the code.
你好，我又用 [BEVDet](https://github.com/LCH1238/BEVDet) 这份代码复现了一些，没有问题。我怀疑是你的环境问题。请在你本地的 [BEVDet](https://github.com/LCH1238/BEVDet) 这份代码目录下，进行转换来确保代码无误。建议你使用如下两条命令，来确保环境中的mmdet3d就是当前目录中的mmdet3d。我期待你的回复！ 
> > 你好，我又用 [BEVDet](https://github.com/LCH1238/BEVDet) 这份代码复现了一些，没有问题。我怀疑是你的环境问题。请在你本地的 [BEVDet](https://github.com/LCH1238/BEVDet) 这份代码目录下，进行转换来确保代码无误。建议你使用如下两条命令，来确保环境中的mmdet3d就是当前目录中的mmdet3d。我期待你的回复！  > > 我重新使用 [BEVDet](https://github.com/LCH1238/BEVDet) 这份代码中的dockerfile创建了新的docker ，并重新安装了环境，如下：  但是导出来的onnx依然是这样  你的torch版本是多少？
> 我的pytorch版本是torch 1.9.0+cu111
> 但是仔细对比权重发现有差别  模型结构不一样说明torch的版本不一样，我的onnx模型某些算子没有融合。权重不一样，应该是checkpoint不一样。
你可以参考这个[repo](https://github.com/LCH1238/BEVDet/tree/export) 里面的这份[脚本](https://github.com/LCH1238/BEVDet/blob/export/tools/export/export_onx_onnx.py)
You can write a code to project the boxes into the images.