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假设有输入数据X,他的两种排列形式Xnchw和Xnhwc,以及模型前处理输入的均值和方差 means, stds
那么得出转换前onnx推理结果:
sess = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')
X = (Xnchw - means) / stds
Yonnx = sess.run(X)
和转换后rknn推理结果:
Yrknn = rknn.inference(Xnhwc)
那么:
Yonnx 就应该约等于(或者同样浮点精度下完全等于) Yrknn
计算两个结果的余弦距离就可以知道转换后的精度损失。
具体请参看rknntoolkit文档,有详细描述。 |
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