現在有一個pytorch訓練的模型，相適應opencv的dnn進行推理(之前其他的模型使用opencv的dnn進行推理)，將pytorch的模型轉為Torch Script后，使用cv::dnn::readNetFromTorch()，錯誤如下：
OpenCV(4.2.0) C:\build\master_winpack-build-win64-vc14\opencv\modules\dnn\src\torch\torch_importer.cpp:1022: error: (-213:The function/feature is not implemented) Unsupported Lua type in function 'cv::dnn::dnn4_v20191202::TorchImporter::readObject'
將pytorch模型轉為onnx，使用readNetFromONNX()，錯誤如下：
OpenCV(4.2.0) C:\build\master_winpack-build-win64-vc14\opencv\modules\dnn\src\dnn.cpp:562: error: (-2:Unspecified error) Can't create layer "82" of type "ConstantOfShape" in function 'cv::dnn::dnn4_v20191202::LayerData::getLayerInstance'
我的opencv版本是4.2.0，這兩個錯誤，是對pytorch的模型哪些不支持嗎？如何使用opencv的dnn對pytorch的模型進行推理。
uj5u.com熱心網友回復：
目前opencv dnn支持的層有限，像biLSTM這種比較新的層還不支持，常用的層都是支持的。轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/62220.html
標籤：OpenCV
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