同一个模型，python下模型初始化成果，c++下失败

同一个模型，python加载没有问题，使用c++去做init的时候出问题同一套c++代码，加载官方提供的mobilenet没有问题，加载这个模型出问题
c++代码如下

1. #include <stdio.h>
   
2. #include <stdint.h>
   
3. #include <stdlib.h>
   
4. #include <fstream>
   
5. #include <iostream>
   
6. #include <algorithm>
   
7. #include <queue>
   
8. #include <sys/time.h>
   
9. 
   
10. #include "rknn_api.h"
    
11. #include "opencv2/core/core.hpp"
    
12. #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
    
13. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
    
14. 
    
15. using namespace std;
    
16. 
    
17. int main(int argc, char** argv)
    
18. {
    
19.     const char *img_path = "../tmp/stand-06_13_02-01374.jpg";
    
20.     const char *model_path = "../tmp/rensnet50.rknn";
    
21. 
    
22.     const int output_elems = 2;
    
23. 
    
24.     const int img_width = 224;
    
25.     const int img_height = 224;
    
26.     const int img_channels = 3;
    
27. 
    
28.     const int input_index = 0;      // node name "input"  输入输出节点的索引？？
    
29.     const int output_index = 0;     // node name "MobilenetV1/Predictions/Reshape_1"
    
30. 
    
31.     // Load image
    
32.     cv::Mat img = cv::imread(img_path, 1);
    
33.     if(!img.data) {
    
34.         printf("cv::imread %s fail!\n", img_path);
    
35.         return -1;
    
36.     }
    
37.     if(img.cols != img_width || img.rows != img_height)
    
38.         cv::resize(img, img, cv::Size(img_width, img_height), (0, 0), (0, 0), cv::INTER_LINEAR);
    
39. 
    
40.     //BGR->RGB
    
41.     //cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2RGB);
    
42. 
    
43.     // Load model
    
44.     FILE *fp = fopen(model_path, "rb");
    
45.     if(fp == NULL) {
    
46.         printf("fopen %s fail!\n", model_path);
    
47.         return -1;
    
48.     }
    
49.     fseek(fp, 0, SEEK_END);  //重定位流(数据流/文件)上的文件内部位置指针
    
50.     int model_len = ftell(fp); //函数 ftell() 用于得到文件位置指针当前位置相对于文件首的偏移字节数
    
51.     void *model = malloc(model_len);
    
52.     fseek(fp, 0, SEEK_SET); //SEEK_SET开头－0，SEEK_CUR当前位置－1，SEEK_END结束－2
    
53.     if(model_len != fread(model, 1, model_len, fp)) { //权重读到model中
    
54.         printf("fread %s fail!\n", model_path);
    
55.         free(model);
    
56.         return -1;
    
57.     }
    
58. 
    
59.     // Start Inference
    
60.     rknn_input inputs[1]; //输入结构体，index,buf:指向数据的指针,size,pass_through:数据是否需要转换,type:数据的类型,fmt:数据的格式
    
61.     rknn_output outputs[1]; //want_float,is_prealloc,index,buf,size
    
62.     rknn_tensor_attr output0_attr; //index,n_dims,dims,name,n_elems,size,fmt:NCHW-NHWC,type,qnt_type,f1,zp,scale
    
63. 
    
64.     int ret = 0;
    
65.     rknn_context ctx = 0; //模型的对象？
    
66. 
    
67.     ret = rknn_init(&ctx, model, model_len, RKNN_FLAG_PRIOR_MEDIUM | RKNN_FLAG_COLLECT_PERF_MASK); //中优先级，打开测试开关
    
68.     if(ret < 0) {
    
69.         printf("rknn_init fail! ret=%d\n", ret);
    
70.         goto Error;
    
71.     }
    
72. 
    
73.     output0_attr.index = 0; //设置
    
74.     ret = rknn_query(ctx, RKNN_QUERY_OUTPUT_ATTR, &output0_attr, sizeof(output0_attr)); //查询ctx对象输出属性
    
75.     if(ret < 0) {
    
76.         printf("rknn_query fail! ret=%d\n", ret);
    
77.         goto Error;
    
78.     }
    
79. 
    
80.     inputs[0].index = input_index; //这个索引搞得不是很清楚
    
81.     inputs[0].buf = img.data; //装载数据
    
82.     inputs[0].size = img_width * img_height * img_channels; //占内存大小
    
83.     inputs[0].pass_through = false;
    
84.     inputs[0].type = RKNN_TENSOR_UINT8;
    
85.     inputs[0].fmt = RKNN_TENSOR_NHWC;
    
86.     ret = rknn_inputs_set(ctx, 1, inputs); //对象，输入的个数，输入的数组
    
87.     if(ret < 0) {
    
88.         printf("rknn_input_set fail! ret=%d\n", ret);
    
89.         goto Error;
    
90.     }
    
91. 
    
92.     ret = rknn_run(ctx, nullptr);
    
93.     if(ret < 0) {
    
94.         printf("rknn_run fail! ret=%d\n", ret);
    
95.         goto Error;
    
96.     }
    
97. 
    
98.     outputs[0].want_float = true;
    
99.     outputs[0].is_prealloc = false;
    
100.     ret = rknn_outputs_get(ctx, 1, outputs, nullptr); //从ctx中将output取出
     
101.     if(ret < 0) {
     
102.         printf("rknn_outputs_get fail! ret=%d\n", ret);
     
103.         goto Error;
     
104.     }
     
105. 
     
106.     // Process output
     
107.     if(outputs[0].size == output0_attr.n_elems * sizeof(float))
     
108.     {
     
109. 
     
110.         for(int i = 0;i <output0_attr.n_elems;i++){
     
111.             std::cout << "outputs " << i << " : " << ((float*)outputs[0].buf)[i] << std::endl;
     
112.         }
     
113.         std::cout << "outputs[0].size : "  << outputs[0].size << std::endl;
     
114.         std::cout << "outputs0_attr.n_elems : "  <<  output0_attr.n_elems << std::endl;
     
115.     }
     
116.     else
     
117.     {
     
118.         printf("rknn_outputs_get fail! get output_size = [%d], but expect %u!\n",
     
119.                outputs[0].size, (uint32_t)(output0_attr.n_elems * sizeof(float)));
     
120.     }
     
121. 
     
122.     rknn_outputs_release(ctx, 1, outputs);
     
123. 
     
124.     Error:
     
125.     if(ctx > 0)         rknn_destroy(ctx);
     
126.     if(model)           free(model);
     
127.     if(fp)              fclose(fp);
     
128.     return 0;
     
129. }

复制代码报错
[toybrick@localhost build]$ ./resnet50
rknn_init fail! ret=-6

查看库版本
[toybrick@localhost tmp]$  rpm -aq rknn-api npuservice
npuservice-1.0.3-1.rockchip.fc28.aarch64
rknn-api-0.9.5-2.rockchip.fc28.aarch64

根据这个帖子http://t.rock-chips.com/forum.php?mod=viewthread&tid=445&highlight=rknn%5C_init%2Bfail%21%2Bret%3D-6
[toybrick@localhost tmp]$ sudo dnf clean all
0 files removed
[toybrick@localhost tmp]$ sudo dnf update -y
Error: Failed to synchronize cache for repo 'fedora-modular'

更新报错，这个错误解决不了
模型是我在keras上训练得到的.h5，转成了pb文件，在转成.rknn文件，模型在python接口是没有问题的，c++就出错
为什么呢
请大神回答

链接开发板的rknn_api.so，不要链接代码里面自带的rknn_api.so，可能会有匹配问题。