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Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork
Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork 详细可以参考这里：https://discuss.pytorch.org/t/dataloader-when-num-worker-0-there-is-bug/25643/37 我的情况是在PyTorch 1.9.1，CUDA 11.1， RTX 3090 显卡上出现这个问题。 解决方法: 将 pin_memory=True 该为 False。使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端
使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端 本文介绍如何使用 ONNX 将 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式，然后将其加载到 Caffe2 中。一旦进入 Caffe2， 就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出，然后展示了如何使用 Caffe2 功能（如移动导出器）在移动设备上执行模型。 需要安装onnx和CaffAndroid NDK品牌.数百个“未定义的参考错误”
尝试构建此示例项目https://github.com/caffe2/AICamera/tree/master/app/src/main/cpp时,出现数百个错误：未定义的引用.这是输出的前几行： FAILURE: Build failed with an exception. * What went wrong: Execution failed for task ':app:externalNativeBuildDebug'. > Build comUbuntu16.04下caffe CPU版的详细安装步骤
一、caffe简介 Caffe，是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架。 由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发。 虽然其内核是用C++编写的，但Caffe有Python和Matlab 相关接口。 Caffe支持多种类型的深度学习架构，面向图像分类和图像分割，还支持CNN、RCNN、LSTM和全