【每天进步一点点】在部署自己的模型时(Python版)，推理结果与原模型不一致怎么办？可能是推理结果的顺序错了哦

原因：

最近同学在尝试部署口罩检测，参考了GitHub上的口罩检测算法，链接为https://github.com/AIZOOTech/FaceMaskDetection，尝试使用了里面的TensorFlow和Caffe模型，在部署到Atlas 200 DK时，发现推理结果与原模型不一致。这一下就慌了，模型转换是成功的，预处理也正确，Log也没错误呀，一时不知道怎么办？

静下心来，一点一点调试，当尝试用相同图片推理，对比TensorFlow模型和.om模型推理结果时，发现好像推理结果的顺序不太对呀，输出虽然都是（1， 5794, 4），总的数据没什么问题，但TensorFlow的结果好像是按行排列，而.om模型结果好像是按列排列，又比对了好几行结果，好像真是这样，就像一个巨大的数组，虽然shape相同，但在TensorFlow下是按行排列，每行4个，而在.om模型推理时，确实按列排列，每行4个。赶快验证一下，.............，经过努力，终于调整好了，赶快运行，发现结果对了，居然真是这样，真是太刺激了。

不知道是不是代码或模型和转化的问题，但做了推理结果顺序的调整就好了。不过为什么和TensorFlow模型推理顺序不同呢？搞不懂，难道因为使用的是Python，而模型推理的底层用的是C++或C语言开发的，二者的存储顺序不一致？

总结：

遇到推理结果有问题，不要慌，只要模型能转化能成功，应该都可以的。看看推理结果顺序是不是和原来模型不一致也是一种可能哦。

在这里分享一下，希望能帮助到遇到类似问题的人。