关于图像归一化的疑问

在mobilenet ssd例程中，

    # Create RKNN object
    rknn = RKNN()

    # Config for Model Input PreProcess
    rknn.config(channel_mean_value='128 128 128 128', reorder_channel='0 1 2')
此处生成rknn模型前，rknn.config 对输入的图像数据做归一化处理，然后生成rknn模型文件。后面在做推理的时候，直接输入图像，应该是在NPU内部做图像归一化。
rknn的模型文件内部做了归一化处理，之后进行推理的时候直接输入图像，无须再设置归一化了。
不知我的理解正确否？如有错误，请指出，多谢了

是的

请问版主，如果把NPU归一化功能关闭。
rknn.config(
        channel_mean_value="0 0 0 1",
        reorder_channel="0 1 2"）
我的模型输入可以是不归一的浮点数吗， 比如
[[[[-0.86584127 -1.0637625  -1.200785  ]
   [-0.88106596 -1.0637625  -1.1855602 ]
   [-0.9267401  -1.0789872  -1.200785  ]
   ...
推理一直不对， 不知道NPU支持不支持

hfu 发表于 2019-6-25 11:28
请问版主，如果把NPU归一化功能关闭。
rknn.config(
        channel_mean_value="0 0 0 1",

问题找到了， 输入是float64, 不支持

hfu 发表于 2019-6-25 11:45
问题找到了， 输入是float64, 不支持

请问如何知道输入的数据类型？如果是float64，如何转换成rknn支持的数据格式？