3399pro来做语音识别，pb模型转rknn后效果非常不好

先试一下不要量化的，看看结果。

先试浮点。
模型转换的时候：
1、rknn.config()xxx
2、rknn.load_tensorflow(tf_pb='./xxx.pb',inputs=['xxx'],outputs=['xxx'], input_size_list=[[1,1600, 200]])
3、rknn.build(do_quantization=False, dataset='./dataset.txt', pre_compile=False)，浮点用不到dataset.txt

推理的时候：
1、outputs, = rknn.inference(inputs=xxx,data_type='float32')

你模型当中的层没有什么特殊的，都支持。
还是怀疑你input数据有问题，你试一下把数据拍平了，转成[320000，1]输入，然后在你的模型中reshape成[1600, 200, 1]。

你按我的建议先做一下吧，目的是保证你的输入长和宽数据送入卷积。
这个方式我之前验证过可行的。

你现在用的rknn-toolkit是什么版本？
另外，你把原始模型和rknn模型，还有代码都贴上来。

我们的rknn-toolkit1.0.0已经发布，另外toybrick prod的V1.2版本也已经发布了。
你把固件和rknn-toolkit升级到最新版本。