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标题: 紧急求助！！ rk3399pro目前支持多个输入吗？ [打印本页]

作者: Lee 时间: 2019-3-28 10:43
标题: 紧急求助！！ rk3399pro目前支持多个输入吗？
如题。模型转自tensorflow。
如果不支持，我也可以在模型外，将多个输入concat到一起，但问题是，如果我的输入是(300,300,20)，那这20个通道，在config的时候怎么设置呢？

作者: Lee 时间: 2019-3-28 10:50
config里的channel_mean_value参数数目能超过4个吗

作者: jefferyzhang 时间: 2019-3-28 12:51
暂不支持

作者: jefferyzhang 时间: 2019-3-28 12:52
可以直接丢进去，config都不要设置试试

作者: Lee 时间: 2019-3-28 14:05

jefferyzhang 发表于 2019-3-28 12:52
可以直接丢进去，config都不要设置试试

不行唉，模型转化没问题，量化也不会报错，但是运行的时候会Segmentation fault (core dumped)。

像我这种多维输入有什么建议吗？

作者: jefferyzhang 时间: 2019-3-29 08:53

Lee 发表于 2019-3-28 14:05
不行唉，模型转化没问题，量化也不会报错，但是运行的时候会Segmentation fault (core dumped)。

像我这 ...

我去请教下这方面专家，问到了回你

作者: Lee 时间: 2019-3-29 09:57

jefferyzhang 发表于 2019-3-29 08:53
我去请教下这方面专家，问到了回你

好的多谢！

作者: jefferyzhang 时间: 2019-3-29 11:00

Lee 发表于 2019-3-29 09:57
好的多谢！

你可以先试试送一维，然后第一层做一次reshape

作者: Lee 时间: 2019-3-29 16:53

jefferyzhang 发表于 2019-3-29 11:00
你可以先试试送一维，然后第一层做一次reshape

试了，好像不行，模型转换没问题，跑起来就崩啦Segmentation fault (core dumped)。现在给我的感觉是，必须要加config参数，channel_mean，而且channel_mean必须是四维。现在只支持三维输入吗

作者: Lee 时间: 2019-3-29 17:03

jefferyzhang 发表于 2019-3-29 11:00
你可以先试试送一维，然后第一层做一次reshape

对了，你指的一维是单通道还是1维的array？

作者: jefferyzhang 时间: 2019-3-29 18:05

Lee 发表于 2019-3-29 17:03
对了，你指的一维是单通道还是1维的array？

都可以试试，专家组还没人回我，你只能自己先试试

作者: Lee 时间: 2019-4-1 16:34

jefferyzhang 发表于 2019-3-29 18:05
都可以试试，专家组还没人回我，你只能自己先试试

现在发现一个问题，不论哪种方法，在pc上模拟跑，都是报Segmentation fault (core dumped)，但是在板子上可以跑，但结果不对，这是什么原因呢？

作者: jefferyzhang 时间: 2019-4-1 16:40

Lee 发表于 2019-4-1 16:34
现在发现一个问题，不论哪种方法，在pc上模拟跑，都是报Segmentation fault (core dumped)，但是在板子上 ...

pc上他们模拟器有些地方有bug，我们会上报给他们修改。
一切以开发版运行结果为准。
结果不对应该是代码问题，注意下输入输出格式，可以先用不量化来测试代码。

作者: Lee 时间: 2019-4-1 19:11

jefferyzhang 发表于 2019-4-1 16:40
pc上他们模拟器有些地方有bug，我们会上报给他们修改。
一切以开发版运行结果为准。
结果不对应该是代码 ...

我现在以reshape为输入层，只经过一层padding（tf模型转过来的），已关闭量化，结果全是0。如果去掉reshape层，多维直接输入padding，然后从padding取输出，结果明显不对。我感觉和模型转换有关系（感觉和config有关），但是模型转换又不会报错，有什么建议吗？

作者: jefferyzhang 时间: 2019-4-1 20:28

Lee 发表于 2019-4-1 19:11
我现在以reshape为输入层，只经过一层padding（tf模型转过来的），已关闭量化，结果全是0。如果去掉resha ...

config是0 0 0 1么？我建议你把模型保存成pb，然后代码贴上来，我帮你找人跟踪

作者: Lee 时间: 2019-4-2 09:38

jefferyzhang 发表于 2019-4-1 20:28
config是0 0 0 1么？我建议你把模型保存成pb，然后代码贴上来，我帮你找人跟踪 ...

我加了个placeholder，然后接了一层padding，congfig没有任何参数，输入是[384, 288, 20]（h w c），从padding取出，reshape成[20, 390, 294]（c h w）。
然后输入，输出的第16个通道，分别如附件图：
可见，padding生效了，但图不对了，应该和config有关

作者: Lee 时间: 2019-4-2 09:58

jefferyzhang 发表于 2019-4-1 20:28
config是0 0 0 1么？我建议你把模型保存成pb，然后代码贴上来，我帮你找人跟踪 ...

然后，如果在placeholder和padding之间加一层reshape（对应tf模型参数为[-1, 384, 288*20, 1]），也就是输入变成[384, 288*20, 1]，config仍然不设参数，发现结果全为0.

作者: Lee 时间: 2019-4-2 09:58

jefferyzhang 发表于 2019-4-1 20:28
config是0 0 0 1么？我建议你把模型保存成pb，然后代码贴上来，我帮你找人跟踪 ...

然后，如果在placeholder和padding之间加一层reshape（对应tf模型参数为[-1, 384, 288, 20]），也就是输入变成[384, 288*20, 1]，config仍然不设参数，发现结果全为0.

作者: jefferyzhang 时间: 2019-4-2 11:48
好的，我们这里内部提交了问题单，等专家回复你

作者: Lee 时间: 2019-4-2 15:58

jefferyzhang 发表于 2019-4-2 11:48
好的，我们这里内部提交了问题单，等专家回复你

好像发现问题了，输入模型的数据好像必须是8位，里面是按字节取数据？

作者: Lee 时间: 2019-4-2 16:24

jefferyzhang 发表于 2019-4-2 11:48
好的，我们这里内部提交了问题单，等专家回复你

我的错，才发现inference还有个data_type的参数。。。。
但是好像还有个别数据不对，我再研究研究，对于多维输入，专家那边有建议的话，也请及时告知哈～

作者: Lee 时间: 2019-4-2 17:53

jefferyzhang 发表于 2019-4-2 11:48
好的，我们这里内部提交了问题单，等专家回复你

关于个别数据不对的问题，也麻烦帮我咨询一下吧。输入数据范围是0.0～254.0的，float32类型，只经过一层padding，结果会出现-1.0和-65504.0的情况，固定出现，怎么解决呢？

作者: jefferyzhang 时间: 2019-4-3 08:35

Lee 发表于 2019-4-2 17:53
关于个别数据不对的问题，也麻烦帮我咨询一下吧。输入数据范围是0.0～254.0的，float32类型，只经过一层p ...

不要量化结果试试

作者: Lee 时间: 2019-4-3 09:22

jefferyzhang 发表于 2019-4-3 08:35
不要量化结果试试

额，我说的结果，就是没有量化的唉

作者: jefferyzhang 时间: 2019-4-3 11:31

Lee 发表于 2019-4-3 09:22
额，我说的结果，就是没有量化的唉

我感觉像是你输出后装数据的值域范围不一致造成的。
因为rknn的get output只是负责把计算结果的那块内存给拿了过来，怎么解析是代码去解析的。

作者: Lee 时间: 2019-4-3 13:38

jefferyzhang 发表于 2019-4-3 11:31
我感觉像是你输出后装数据的值域范围不一致造成的。
因为rknn的get output只是负责把计算结果的那块内存 ...

我用的是python版的，和c++版应该不会有差异吧

作者: Lee 时间: 2019-4-3 14:59

jefferyzhang 发表于 2019-4-3 11:31
我感觉像是你输出后装数据的值域范围不一致造成的。
因为rknn的get output只是负责把计算结果的那块内存 ...

感觉第4通道，和第15通道，固定会出问题唉

作者: Lee 时间: 2019-4-3 17:12

jefferyzhang 发表于 2019-4-3 11:31
我感觉像是你输出后装数据的值域范围不一致造成的。
因为rknn的get output只是负责把计算结果的那块内存 ...

一张二维灰度图，repeat成20通道送进模型（tf），只经过一层padding，第4通道和第15通道结果异常，python环境，希望帮忙查一下，谢谢～

作者: jefferyzhang 时间: 2019-4-4 09:00

Lee 发表于 2019-4-3 17:12
一张二维灰度图，repeat成20通道送进模型（tf），只经过一层padding，第4通道和第15通道结果异常，python ...

我们这里内部试试

作者: xsky 时间: 2020-2-22 22:10
这问题解决了没

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