在訓練完深度學習的pytorch或者tensorflow模型後，有時候需要把模型轉成 onnx，但是很多時候，很多節點比如cast節點，identity 這些節點可能都不需要，我們需要進行簡化，這樣會方便我們把模型轉成ncnn或者mnn等這些端側部署的模型格式或者通過tensorrt進行部署。
方法1：使用 onnx-simplifier 進行精簡
乙個方法是使用 [onnx-simplifier]( 進行精簡。
安裝其實很很簡單，使用pip進行安裝：
pip3 install onnx-simplifier
然後進行轉換：
python3 -m onnxsim input_onnx_model output_onnx_model
開箱即用，不需要任何安裝。只需開啟網頁，選擇onnx作為輸出格式，選擇onnx簡化器，然後選擇要簡化的模型即可。
方法2：手動修改節點
節點和節點操作
節點 一般的,節點擁有nodetype 節點型別 nodename 節點名稱 和nodevalue 節點值 這三個基本屬性.頁面中所有元素都是節點 元素節點 nodetype 為1 屬性節點 nodetype 為2 文字節點 nodetype 為3 文字節點包括文字.空格.換行等 利用dom樹可以把...
節點座標的轉換（cocos create）
changepos changenode,endnode let a changenode.parent.converttoworldspacear changenode.position return endnode.parent.converttonodespacear a 這是比較直接的a節點...
NFA到DFA的轉換及DFA的簡化
確定型有窮自動機是不確定有窮自動機中的乙個特例，其中 沒有輸出 之上的轉換動作。對每個狀態s和每個輸入符號a，有且只有一條標號為a的邊離開s 下面來看看nfa怎麼轉換為dfa吧 先來看看一會會涉及到操作 以下為演算法 看完演算法可能還是有些懵逼，我們一起來過一遍例項。以下圖為例。先構建乙個這樣的 然...