项目场景：
现在将模型部署到嵌入式端，选择的是YOLOV3模型。训练代码使用的是U版的YOLOV3，由于各种原因，我选择直接由pytorch->onnx->ncnn进行部署。而不是直接darknet->ncnn。
问题描述：
- onnx转ncnn时，先是报错，什么Unsqueerze不支持之类的。
- 模型执行时，我惊讶的发现输出节点的维度不对。
原因分析：
- 对于问题1，很快就得到了答案，使用onnx-simplifer工具就可以搞定。原因是ncnn不支持一些冗余操作。
- 对于问题2，我的直觉就是在python端的tensor那些后处理上有问题，对于既定的网络层出问题的概率比较小。大概率就是YOLO层的forward结果导出的那些操作翻译成ncnn出问题了。后面我也是从这个思路上解决了问题。
解决方案：
问题1:onnx转ncnn报错
这里给出的方案是安装onnx-simplifer包，然后去冗余.
pip install onnx-simplifier
python -m onnxsim input.onnx input_sim.onnx
问题2：onnx转ncnn输出节点维度不对
- 首先我们使用netron.app在线可视化转化后的模型结构
- 分析一下后处理的地方。在下面这张图里面，红色框出的地方都有问题。这就是代码里面后处理的部分。主要就是体现在从Reshape开始维度就不对了，然后下面全错。
模型文件修改
- Reshape层，原来是0=6，即W=6，修改为 0=6 1=1200 2=1，W=6，H=1200，C=1 （这边注意上面改变了维度顺序）
- Crop层 原来是-23309=1,0 -23310=1,2 -23311=1,0 修改为 -23309=1,0 -23310=1,2 -23311=1,2 也就是我们是在CHW的排列下拆分W
- Concat层，上面三个concat 是在H上拼接，改成0=1，最后一个是在W上拼接，改成0=2
- MmeoryData 后面加一个维度，即加一个 2=1
- 其实我上面的1、4修改的维度操作都是瞎试的，都是改一下输出一下节点维度。
结论
- 对于网络结果的后处理需要格外小心，我是不知道怎么修改导出方式自动完成，只能手动修改。
- 后处理过程最好在C++端完成，这样应该不会出错。