wangyaxin1998

请问怎么将pointnet2转换为onnx格式？

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我将输入固定为B*C*N 然后用torch.onnx.export但无法转换成功，有没有大佬可以提供方法？

Among them, intensify represents the intensity of the point cloud reflected by the lidar. How do I need to change the network structure to make the input like this

我希望把train.py中with tf.name_scope('define_input')后面的这一段给去掉，替换成读取ckpt和权重文件的操作来训练可以吗？

我用pointnet的onnx模型无法转换为tmfile

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这个结果是来自https://github.com/OAID/Tengine-Convert-Tools转换的 模型地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1ZE6uKQANCYF-0LUZdB9Ugg 提取码: 3z8p 另外有一个问题是，我的模型已经固定了输入为1X4X768，但是pointnet的输入点云个数的不确定的，我能否用dynamic_asix的onnx模型，比如batch_sizeX4Xnum 的输入，转换为tmfile格式？

能否直接读取pb文件的信息进行训练

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@Byronnar 您好，我希望把这些代码用C#来写，我已经把dataset和image.demo和config这些代码弄好了，但模型创建的代码内容比较多，而且tensorflow.net这个框架现在还不太完善有些方法还没有，而且我希望以后用别的模型训练，总不能我换个模型就需要我把模型的代码重新写一遍，我能否只靠训练好的pb文件或者ckpt文件来加载并训练模型？

[question] SHORT DESCRIPTION Why can't I find the lib in the conan library when I use bazel ?

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### What is your question? def requirements(self): self.requires("nlohmann_json/3.7.3@3rd-party/stable") self.requires("opencv/3.4.5@3rd-party/stable#334db9b74ea14617b1f59c64dd5313a5") self.requires("ucp/3.1.3@saturnv/stable") def generate(self): bz = BazelDeps(self) bz.generate() bt = BazelToolchain(self) bt.generate() def layout(self): bazel_layout(self) `   Why is the lib...