如何转换NCHW格式的tensorflow模型？

我尝试转换resnet_50的pb模型发现好像rknn没办法处理NCHW格式的模型。
具体模型在这里：https://github.com/tensorflow/mo ... r/research/tensorrt 的 ResNet-v2-ImageNet Frozen Graph

这个模型的输入是NHWC，然后在模型内进行了transpose处理，转成了NCHW，我尝试过使用transpose之前和之后的node作为输入，改变load_tensorflow中的input_size_list中channel的顺序，都没办法顺利通过buiding。不知道具体应该在哪里设置一下让rknn知道这个是NCHW的模型？我看rknn.config有一个model_data_format的参数，我改成了'nchw'，也没有任何效果。

按理说好像输入能对应就行了吧？input_size_list和取的模型节点NHWC/NCHW能对上就行？

python api中inference接口可以设置format参数：

data_format：数据模式，可以填以下值: “nchw”, “nhwc”。默认值为’nhwc’。这两个的
不同之处在于 channel 数放置的位置。

elooon 发表于 2019-3-6 16:21
python api中inference接口可以设置format参数：

data_format：数据模式，可以填以下值: “nchw”, “nhwc ...

c api中设置input的时候也可以设置format：

rknn_input inputs[1];
memset(inputs, 0, sizeof(inputs));
inputs[0].index = 0;
inputs[0].type = RKNN_TENSOR_UINT8;
inputs[0].size = img_width*img_height*img_channels;
inputs[0].pass_through = FALSE;
inputs[0].fmt = RKNN_TENSOR_NHWC;
inputs[0].buf = in_data;

ret = rknn_inputs_set(ctx, 1, inputs);

elooon 发表于 2019-3-6 16:21
python api中inference接口可以设置format参数：

data_format：数据模式，可以填以下值: “nchw”, “nhwc ...

我换了不同的设置，也不行。
inference是可以设置的，但是我现在遇到的问题是building的时候就报错了，因为需要输入图像去做量化。

protossw512 发表于 2019-3-7 07:19
我换了不同的设置，也不行。
inference是可以设置的，但是我现在遇到的问题是building的时候就报错了，因 ...

build的时候报什么错？verbose打开发出来看下，感觉是转换op的问题