模型转换为rknn后inference结果为0

[复制链接] · 发表于 2019-5-8 10:32:31

可以从哪些点、哪些途径查找错误在哪里呢

只看该作者 · 发表于 2019-5-9 08:40:50

问题描述需要精准一点，可以提供一下你的环境，RKNN版本，转换什么模型，如何转换的，如何推理的，这样别人才好回答你的问题。

只看该作者 · 发表于 2019-5-9 11:43:12

本帖最后由 yaowei 于 2019-5-9 11:45 编辑

RKNN版本：0.9.9

转换的模型：pytorch->onnx->rknn

onnx->rknn代码：

from rknn.api import RKNN

rknn = RKNN()

rknn.config(channel_mean_value='127.5 127.5 127.5 128', reorder_channel='2 1 0')

print('--> Loading model')

rknn.load_onnx(model='./resnet.onnx')

print('done')

print('--> Building model')

rknn.build(do_quantization=False)

print('done')

rknn.export_rknn('./resnet.rknn')

rknn.release()
复制代码

只看该作者 · 发表于 2019-5-9 11:48:26

本帖最后由 yaowei 于 2019-5-15 15:43 编辑

rknn推理：

img = cv2.imread('test.png')

img = cv2.resize(img, (128,128))



net = RKNN()

net.load_rknn('./resnet.rknn')



print('--> Init runtime environment of arcface')

ret = net.init_runtime()

if ret != 0:

    print('Init runtime environment failed')

    exit(ret)

print('done')
复制代码

output = net.inference(inputs=[img])

只看该作者 · 发表于 2019-5-9 11:52:10

推理的输出output都是0，我在ubuntu下未转换的原版权重测试过，是没问题的；除了pytorch->onnx的问题以外，哪里可能有问题呢

只看该作者 · 发表于 2019-5-15 15:18:28

net.load_rknn('.resnet.rknn') ?
这行确定没有问题?

只看该作者 · 发表于 2019-5-15 15:42:32

哦，对不起，发帖的时候编辑过，多删了东西，肯定是可以运行的，我再编辑一下