toolkit1.3.0+UbuntuPC模拟器+Pytorch DenseNet出错

jefferyzhang 发表于 2020-3-20 16:38
NPU部门答复：
densenet201的模型规模比较大，我这边转换都要花20多分钟，netron也打不开，通过分析，发现 ...

Vip8000是什么？RK3399pRO上面的硬件吗？我的模型中有41个concat，那也同样不支持，这样理解没错吧？这个硬件支撑大概需要怎么调整，让他足够支持？

jefferyzhang 发表于 2020-5-9 15:56
NPU的硬件。
简单这么说，这个网络我们硬件限制，支持不了。

那如果说放在RK1808计算棒呢？是否能够支持？我在PC端插上计算棒也是同样的错误，估计也支持不了

jefferyzhang 发表于 2020-5-9 21:13
你的网络我们NPU支持不了，你说的所有rknn目前都是这款NPU，无法支持

那我将concat 输入数量降低到16以下，RKNN是否就可以支持我的网络了？

jefferyzhang 发表于 2020-5-11 10:02
动手试试

可以，但是我加入out = F.interpolate(input,size=(skip.size(2), skip.size(3)),mode="bilinear",align_corners=True,)这个操作后，网络在RK3399ProD上面初始化又失败了，不加就可以运行

jefferyzhang 发表于 2020-5-19 11:44
加载失败一般都是模型转的有问题，看下转换过程有没有报错，再用UI工具看下转换完的rknn模型是不是正确 ...

转换过程未出错。应该是F.interpolate操作有点特殊，需要对应怎么去处理之类的？

jefferyzhang 发表于 2020-5-19 12:00
pytorch我只能给NPU team报bug。。。
pytorch现在自定义op是否支持我也没关注，如果是tf或者caffe，一般 ...

torch.nn.functional.interpolate

jefferyzhang 发表于 2020-5-19 12:00
pytorch我只能给NPU team报bug。。。
pytorch现在自定义op是否支持我也没关注，如果是tf或者caffe，一般 ...

试过pytorch中的几个上采样函数:torch.nn.functional.interpolate       torch.nn.functional.upsample    torch.nn.functional.upsample_bilinear 三种上采样操作，都不行，是不是目前RKNN还未支持pytorch的上采样操作？

jefferyzhang 发表于 2020-5-19 15:02
你是toolkit 1.3.2 么？1.3.2加了大量pytorch op支持了啊

是的，API:1.3.2，DRV1.3.0。
我的pt文件上传一下，发麻烦帮忙看下到底是什么地方存在问题？

jefferyzhang 发表于 2020-5-19 15:02
你是toolkit 1.3.2 么？1.3.2加了大量pytorch op支持了啊

后面给的是未超过16个concat的模型，我这个模型初始化老是失败。麻烦帮忙看下，万分感谢

jefferyzhang 发表于 2020-5-19 17:30
问题已经上报

好的，收到，等贵司回复