Toybrick

标题: onnx转rknn成功,build成功,init_runtime失败 [打印本页]

作者: SmartSmallBoy 时间: 2021-10-8 20:06
标题: onnx转rknn成功,build成功,init_runtime失败
搞了个人脸检测的模型,pth转onnx后测试输出没问题，转rknn也没报错，但是在init_runtime时出错了说维度不匹配，不知道啥情况

E [rknn_CalcReshapeTensor:1397]Cannot calculate the reshape tensor 25600 to 25584.
E [setup_node:448]Setup node[136] RESHAPE fail
Create rknn graph fail!
I [remove_client_ops:5508]remove_client_ops num=0
I [remove_client_ops:5519]remove_client_ops finish
Create RKNN model fail, error=-6
E Catch exception when init runtime!
E Traceback (most recent call last):
E File "rknn/api/rknn_base.py", line 884, in rknn.api.rknn_base.RKNNBase.init_runtime
E File "rknn/api/rknn_runtime.py", line 341, in rknn.api.rknn_runtime.RKNNRuntime.build_graph
E Exception: RKNN init failed. error code: RKNN_ERR_MODEL_INVALID
-1

作者: SmartSmallBoy 时间: 2021-10-8 20:26
仔细看了rknn.build的输出日志，
D Process Reshape_Reshape_199_52_RKNN_mark_perm_211 ...
D RKNN output shape(permute): (1 64 20 20)
D Tensor @Reshape_Reshape_199_52_RKNN_mark_perm_211

ut0 type: float32
D Process Reshape_Reshape_199_52 ...
D RKNN output shape(reshape): (3 16 533)
D Tensor @Reshape_Reshape_199_52

ut0 type: float32
D Process InstanceNormalization_InstanceNormalization_202_49 ...
D RKNN output shape(instancenormalize): (3 16 533)
这个地方输入是1*64*20*20,输出是3*16*533，?????????什么情况

作者: SmartSmallBoy 时间: 2021-10-8 20:29
我的原模型这里是
Reshape
name：Reshape_199
data
name: 455
type: float32[1,64,20,20]
shape
name: 355
kind: Initializer
type: int64[3]
[
0,
16,
-1
]
reshaped
name: 457
type: float32[1,16,1600]
这里输入是1*64*20*20，输出是1*16*1600，什么情况啊，模型里有很多个这样的reshape，前面的都是正常转成了1*16*1600，怎么到199节点这里就转成了3*16*533了啊

作者: SmartSmallBoy 时间: 2021-10-8 20:44
通过查看量化后生成的的json文件，
"Reshape_Reshape_199_52": {
         "name": "Reshape_Reshape_199",
         "op": "reshape",
         "parameters": {
            "shape": [
                  3,
                  16,
                  -1
            ]
         },
         "inputs": [
            "@Reshape_Reshape_199_52_acuity_mark_perm_211

ut0"
         ],
         "outputs": [
            "out0"
         ]
      },
这里的parameters:是3，16，-1
网络里有个188节点和199在原onnx模型的参数是一样的，这里188节点转换后的parameters是正常的1,16,-1
"Reshape_Reshape_188_74": {
         "name": "Reshape_Reshape_188",
         "op": "reshape",
         "parameters": {
            "shape": [
                  1,
                  16,
                  -1
            ]
         },

作者: SmartSmallBoy 时间: 2021-10-8 20:49
能不能把json文件里的199节点强行改成1，16，-1然后用混合量化第一步生成的权重+修改的json文件生成模型啊

作者: SmartSmallBoy 时间: 2021-10-8 20:56
253节点也是一样，前面都好好的shape(1，16，-1)
到了253，一样的参数，被转成了(6,16,-1)

作者: goodstudy 时间: 2021-10-9 16:22
好像是驱动问题，我之前也遇到过，

作者: SmartSmallBoy 时间: 2021-10-9 19:03

goodstudy 发表于 2021-10-9 16:22
好像是驱动问题，我之前也遇到过，

老哥，你怎么解决的呀

作者: goodstudy 时间: 2021-10-11 11:48

SmartSmallBoy 发表于 2021-10-9 19:03
老哥，你怎么解决的呀

升级npu的驱动

作者: SmartSmallBoy 时间: 2021-10-11 13:17

goodstudy 发表于 2021-10-11 11:48
升级npu的驱动

我这npu驱动已经最新了

欢迎光临 Toybrick (https://t.rock-chips.com/)