1.簡要說明

    由于NNIE上transpose支持的順序是固定的,shufflenet那種x=torch.transpose(x,1,2).contiguous() 的操作一般是不支持的。需要進行調整。

2.使用工程以及修改

        使用的是開源工程：GitHub - Lufei-github/shufflev2-yolov5: shufflev2-yolov5：lighter, faster and easier to deploy

        需要做以下修改：

 2.1. pooling層參數ceil_mode

        Nnie中pooling層采用的是ceil mode(其實是因為caffe不支持floor mode)，需要將MaxPool2d中的一些ceil_mode參數進行調整，開啟為True。注意尺寸可能會變，需要調整stride、padding等參數，這里訓練640*640的話就需要調整，這里將padding=1改成padding=0才能正常運行。

原始版本：

修改后：

self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=True)

2.2.修改Upsample層為反卷積

        將models里面的nn.Upsample參數進行修改，一般是兩處。