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模型转换ONNX 模型从动态图变为静态图是非常容易的，使用 onnxsim --overwrite-input-shape input_name:dim0,dim1,dim2 model.onnx 即可，onnxsim 内部会将动态维度转为静态维度，同时执行图优化。 但是如果只有静态图，想要变回动态图，则比较困难。一般来说，Batch 维度是最容易改变的，修改 Batch 维度可以一次推理 N 个

一个死锁案例代码部分逻辑： 1234567for (int i = tid; i < work_size; i += thread_num) { while (is_work_ready[i] == 0) { // spin lock } // do work foo(work[i]);} 下面这段代码看起来是合理的，线程执行的状态依

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1. 介绍本文主要介绍如何在 MNN 中添加自定义算子，以 AnyNet 为例。AnyNet 添加了一个自定义算子，虽然可以用 pytorch 表达，并且导出 ONNX 和 MNN，但是节点过多，可视化工具无法很好的展示，因此本文尝试将 AnyNet 中的自定义算子添加到 MNN 中。 自定义 MNN 算子需要先将 pytorch 计算逻辑导出成 ONNX 节点，并且由 MNN 来解释。这需要首先