如何跳过Keras/Openvino模型中的层

我试图跳过之前由于从PyTorch到Tensorflow的转换过程而添加的不必要的转置操作。有什么建议吗

该模型有2个输出，我试图从输出的on分支中删除转置操作。在从OpenVino到Tensorflow的转换过程中增加了转置操作

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能够通过ONNX、Netron和sclblonnx python库实现它

在转置之前，我使用python库删除并重新路由节点的输出。并使用Netron显示ONNX图形，并知道输出数据的名称：

最小化示例：

import sclblonnx as so
g = so.graph_from_file('/path/to/onnx/file')
g = so.delete_node(g, "Transpose_178")
idx = -1
for i,elem in enumerate(g.node):
  if elem.name == "Softmax_179":
    idx = i

g.node[i].input[0] = '570'
so.graph_to_file(g, '/home/cw/Openvino/ERFNet/ERF_lane_so.onnx' )