Toybrick

关于depth_wise convolution这个OP

mrzs

中级会员

积分
278
楼主
发表于 2019-12-7 18:01:49    查看: 6643|回复: 2 | [复制链接]    打印 | 只看该作者
反应个问题:  depth_wise convolution 这个操作RK3399pro是肯定支持的 ,tf 和 caffe的mobilenet都能跑,但是我基于darknet实现了darknet版本的 depth_wise convolution,训练和预测都挺好用的,但是rk转模型还是出问题,不支持这个OP。 其实我基本参照caffe的代码写的,c++ 变成c而已。 版主说的那个有自定义OP的文档我一直没找到 (捂脸笑)  。请有相关经验的大神出来指点一下。
回复

使用道具 举报

jefferyzhang

版主

积分
12956
沙发
发表于 2019-12-9 08:48:12 | 只看该作者
一直在解释类似问题:
1. 硬件OP和软件OP并不是一一对应的
2. 各家框架OP都不是一一对应的,tf和caffe和onnx,写到模型文件里的op并不是一一对应的,甚至有很大区别
3. 以上两点差异,造成转换rknn成功率并不相同。个人使用感觉rknn对caffe和tf的支持比较友好,其他的模型格式只能说是尽可能最大程度去兼容。
3. DW卷积不建议在NPU上用,dw的出现是为了解决conv在嵌入式平台运行慢的问题,牺牲精度换取速度,但我们NPU卷积速度很快,dw conv反而慢,不需要去牺牲这精度搞dw。
回复

使用道具 举报

mrzs

中级会员

积分
278
板凳
 楼主| 发表于 2019-12-11 17:08:38 | 只看该作者
jefferyzhang 发表于 2019-12-9 08:48
一直在解释类似问题:
1. 硬件OP和软件OP并不是一一对应的
2. 各家框架OP都不是一一对应的,tf和caffe和onn ...

谢谢。。。。。。。。。。。
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

产品中心 购买渠道 开源社区 Wiki教程 资料下载 关于Toybrick


快速回复 返回顶部 返回列表