Python 将PyAct（.pth）模型转换为C++； 我正在使用，我想用C++来部署它。最初，该模型保存为YOLACT.PTH文件，并且我从无法直接转换的问题中实现。PTH文件到.PT文件，可以在C++中调用，并且我需要首先将它转换为ONNX，它给出了YOLACT.ONNX作为输出。我在问题中使用解决方案将其转换为ONNX，在下面的注释中，您可以看到他用于从yolact.pth实现yolact.ONNX转换模型的终端命令 所以我的问题是，我真的不知道接下来要用C++来做什么。我应该寻找解决方案，从YalActo.Onnx转换为YalActual.Pt，还是可以从C++调用YOLAT.ONNX？在这一工作流程中，有一个有趣的方向： PyTrase> Onnx> nCNN，他在ARM设备上用C++语言进行了测试。这就是我要找的吗。我不太熟悉C++，所以我不知道这个方向。

我还尝试将其添加到eval.py的末尾，在这里调用模型：

    sm = torch.jit.script(net)
    sm.save("Yolact.pt")
    

我得到了一个错误：

    torch.jit.frontend.UnsupportedNodeError: with statements aren't 
    supported: (line 570 in yolact.py)

第570行是：

     with timer.env('backbone'):

---

我把它注释掉了，它在第574行的下一个“timer.env”中给出了错误，以此类推

你有没有先尝试过jit跟踪，看看这是否适合你？@Rika hi我不确定。你能再次检查我的问题吗？我编辑了它，并在我的代码中加入了我在上使用pytorch教程添加的东西website@Rika我再次尝试使用example=torch.rand（1,3,550550），tracked\u script\u module=torch.jit.trace（net，example）tracked\u script\u module.save（“Yolact.pt”）进行跟踪在eval.py的末尾，它给了我一些错误，比如RuntimeError:Tracer无法推断[{'detection'：{'box'：张量的类型（[[-0.4274，-0.5033,0.4412,0.4673]，它不断地重复，而且我不知道在example=torch.rand（x，x，x，x）中输入什么值我训练过的图像大小为550x550。你做得不错，但你的模型似乎不支持jit跟踪，如你发布的链接所示。不幸的是，我不熟悉你的模型/onnx。