模型转换的问题

[yyl9510]

你好，我看官方提供了TensorFlow ，Pytorch，ONNX的模型文件，然后MNN也提供了用MNNConvert转模型的方法。
请问是如何转成rvm_mobilenetv3_fp32-480-640.mnn这种480*640的模型的呢，不知道是模型转换的哪个参数呢？
然后我看模型转换里面还有--fp16 可以将将conv/matmul/LSTM的float32参数保存为float16，模型将减小一半，精度基本无损。这是不是意味着可以用--fp16参数，然后得到的结果也就是16位精度的结果呢？

例如我现在想弄一个rvm_mobilenetv3_fp32-360-480.mnn，请问该输入什么参数呢？

[DefTruth]

是的。MNN是可以用--fp16来得到更小体积的模型文件的，而且可以直接调用，就和调用32位的模型一样，不需要做什么代码逻辑的改动。就是要注意一下最后输入的结果是32还是16的，用netron打开看一下。我记得是输入输出都是32，然后MNN用了一些额外的节点来做32->16->32的转换

[yyl9510]

那例如 rvm_mobilenetv3_fp32-480-640.mnn ， 这个后面的 tenser 的宽高是怎么设置的呢？

[DefTruth]

那例如 rvm_mobilenetv3_fp32-480-640.mnn ， 这个后面的 tenser 的宽高是怎么设置的呢？

这个比较复杂，可以去看看我写的一篇文章：

• 填坑: RobustVideoMatting(5k+🔥 star)视频抠图静态ONNX模型转换 #19

[DefTruth]

先转静态ONNX->再转MNN

[yyl9510]

先转静态ONNX->再转MNN

感谢，我研究一下