算法模型的输出不对

模型转换的时候 只有 Eltwise 是 not extends, 其他的都没有报错，但是模型的输出结果却差异很大
试过更改输入输出类型，都不行
更改的是 mobilenet_v2 的 python 脚本，我们对图片进行了预处理，所以在模型归一化处理中，传入的是 rknn.config(channel_mean_value='0.0 0.0 0.0 1.0', reorder_channel='0 1 2')
请问，我可以从什么方面进行问题查找

先修改output节点逐步往前，定位下转换前后出问题的层

问题解决

jefferyzhang 发表于 2019-11-11 15:33
先修改output节点逐步往前，定位下转换前后出问题的层

昨天我在Linux服务器上结果是对的，但是今天早上我把代码和python脚本放到开发板上，结果差异很大
是需要在开发板上做什么设置吗?

不明白你意思，服务器上你用rknn做的inference仿真么？
仿真结果不可能和开发版实际运行是不一样的，如果存在这问题的话，就要看下开发版的rknntoolkit版本和服务器是否一致

jefferyzhang 发表于 2019-11-12 10:43
不明白你意思，服务器上你用rknn做的inference仿真么？
仿真结果不可能和开发版实际运行是不一样的，如果存 ...

我把toolkit的版本设置为一致的，结果没问题了，我还有一个问题。
在移植 rknn api 的时候因为图片是预处理成float32之后输入模型的，所以我把 输入改成了
inputs[0].pass_through = false;
inputs[0].type = RKNN_TENSOR_FLOAT32;
inputs[0].fmt = RKNN_TENSOR_NCHW;
但是结果又不一样了，请问输入还需要做什么设置吗？
版本是：
rknn-api-0.9.9-1.rockchip.fc28.aarch64
npuservice-1.0.5-1.rockchip.fc28.aarch64

转模型时候有参数设置输入和输出，c api这里是设置如何解析你传入的数据，c里数据是内存排开的，你要给的是int8数据，这里又写float32，读内存解析不就完全错了

jefferyzhang 发表于 2019-11-12 18:26
转模型时候有参数设置输入和输出，c api这里是设置如何解析你传入的数据，c里数据是内存排开的，你要给的是 ...

模型的输入数据就是float32, 我在python脚本中传入的是float32，所以在c api中传入的是float32, 并没有传入 int8
转换模型的时候，设置是 rknn.config(channel_mean_value='0.0 0.0 0.0 1.0', dtype='float32')

slkjai 发表于 2019-11-11 17:19
问题解决

请问你怎么解决的

c代码中设置 inputs[0].pass_through = false;
    inputs[0].type = RKNN_TENSOR_FLOAT32;
    inputs[0].fmt = RKNN_TENSOR_NHWC;