rknn.load_tensorflow() 时报错 segmentation fault

init_runtime应该在build或load_rknn完成之后调用，参考

1. if __name__ == '__main__':
   
2. 
   
3.     # Create RKNN object
   
4.     rknn = RKNN()
   
5. 
   
6.     # Config for Model Input PreProcess
   
7.     rknn.config(channel_mean_value='128 128 128 128', reorder_channel='0 1 2', batch_size=5)
   
8. 
   
9.     # Load TensorFlow Model
   
10.     print('--> Loading model')
    
11.     rknn.load_tensorflow(tf_pb='./ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.pb',
    
12.                          inputs=['FeatureExtractor/MobilenetV1/MobilenetV1/Conv2d_0/BatchNorm/batchnorm/mul_1'],
    
13.                          outputs=['concat', 'concat_1'],
    
14.                          input_size_list=[[INPUT_SIZE, INPUT_SIZE, 3]])
    
15.     print('done')
    
16. 
    
17.     # Build Model
    
18.     print('--> Building model')
    
19.     rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt')
    
20.     print('done')
    
21. 
    
22.     # Export RKNN Model
    
23.     rknn.export_rknn('./ssd_mobilenet_v1_coco.rknn')
    
24. 
    
25.     # Direct Load RKNN Model
    
26.     # rknn.load_rknn('./ssd_mobilenet_v1_coco.rknn')
    
27. 
    
28.     # Set inputs
    
29.     orig_img = cv2.imread('./road.bmp')
    
30.     img = cv2.cvtColor(orig_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
31.     img = cv2.resize(img, (INPUT_SIZE, INPUT_SIZE), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    
32. 
    
33.     # init runtime environment
    
34.     print('--> Init runtime environment')
    
35.     ret = rknn.init_runtime()
    
36.     if ret != 0:
    
37.         print('Init runtime environment failed')
    
38.         exit(ret)
    
39.     print('done')
    
40. 
    
41.     # Inference
    
42.     print('--> Running model')
    
43.     outputs = rknn.inference(inputs=[img])
    
44.     print('done')
    
45.     print('inference result: ', outputs)

复制代码

你是在pc上运行还是在3399pro上呢，example里面的例子可以正常运行吗

在pc上能试一下吗，或者你能input或output换个别的节点取一下看能发现什么规律吗
如果可能看能不能截个网络我们这边能复现