pytorch模型转caffe模型之SSD

这不是第一次转模型了，但是还是折腾了两天，然后将转换之中遇到的问题总结以下：

1）caffe的prototxt手动构建时一定要仔细，不然容易出错；（我自己在构建时就是拿着代码forward运行一行一行进行的对比记录）；

2）数据的预处理一定要保持一致，否则模型转换后，可能参数拷贝已经成功，但是由于预处理的差距，导致最终结果不一样；

3）SSD中有detectout层，而detectout层中有很多阈值，所以也需要仔细看代码，进行解析；

4）注意自己使用的类别数，本次转换的时候，由于没有注意类别数，对分类结果进行reshape时，参数填写错误，改正后：

5）pytorch和caffe环境不统一时，可以使用json文件对模型参数，依照字典的格式进行参数保存,然后再进行json格式的文件读取；

json保存文件：all_data就是pytorch模型的所有层参数：

all_data = data..numpy().tolist()
with open('/pytorch_model_data.json', 'w') as f:
     json.dump(all_data, f)

加载json文件：

json_file = "pytorch_model_data.json"
with open(json_file, 'r') as f:
    data = np.array(json.load(f))