-  def forward(self, x, skip, concat=True):
 
-         if x.size()[1] != 320:
 
-             # out = F.interpolate(
 
-             #         x,
 
-             #         size=(skip.size(2), skip.size(3)),
 
-             #         mode="bilinear",
 
-             #         align_corners=False)
 
-             upsample = nn.Upsample(size=(skip.size(2), skip.size(3)), mode='nearest')
 
-             out = upsample(x)
 
-         else:
 
-             out = self.deconv(x)
 
-         # self.deconv.weight.data(3, 3, 4)
 
-         # out = self.deconv(x)
 
-         print('after upsample', out.size(),skip.size(2), skip.size(3))
 
-         if concat:                            
 
-           out = torch.cat([out, skip], 1)
 
-           print('upsample concat', out.size(), skip.size(2), skip.size(3))
 
-         return out
复制代码Zen 发表于 2020-7-8 16:59
你试试直接pytorch导出pt模型,然后转rknn?
upsample用nearest我记得是没啥问题的 ...
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