Yolov5s模型rknn測試都沒問題 ,但是無法使用TB-RK1808S0加速

yolov5使用的训练代码取自ultralytics/yolov5 master分支。 环境：PC ubuntu18.04 x86_64 rknn_tool v1.7.0 python3.6.9环境 tensorflow-gpu==1.14.0 torch==1.2.0 onnx==1.6 torchvision == 0.4.0 插入TB-RK1808S0 lsusb => Bus 001 Device 003: ID 2207:0018 npu_transfer_proxy devices=> TS018082190800193   b2668d97    USB_DEVICE 使用下面code 進行onnx轉rknn 並測試圖片,都沒有問題, 可以產生rknn  並 預測圖片 https://github.com/rockchip-linu ... xamples/onnx/yolov5 使用https://github.com/soloIife/yolo ... rknn_detect_yolov5. 測試需要時間 1.設定ret = rknn.init_runtime() pred_onx = self._rknn.inference(inputs=[_img]) 時間需要253s 2.設定ret = rknn.init_runtime(device_id='TB-RK1808S0') pred_onx = self._rknn.inference(inputs=[_img]) 時間還是需要253s 3.設定ret = rknn.init_runtime(device_id='TS018082190800193') pred_onx = self._rknn.inference(inputs=[_img]) 時間還是需要253s 4.設定ret = rknn.init_runtime(target='rk1808', device_id='TS018082190800193') 出現錯誤訊息 I NPUTransfer: Starting NPU Transfer Client, Transfer version 2.1.0 (b5861e7@2020-11-23T11:50:36) E RKNNAPI: rknn_init,  msg_load_ack fail, ack = 1(ACK_FAIL), expect 0(ACK_SUCC)! E RKNNAPI: ============================================== E RKNNAPI: RKNN VERSION: E RKNNAPI:   API: 1.7.0 (f75fb8e build: 2021-07-20 16:23:11) E RKNNAPI:   DRV: 1.3.2 (f113d64 build: 2020-04-23 09:35:26) E RKNNAPI: ============================================== E Catch exception when init runtime! E Traceback (most recent call last): E   File "rknn/api/rknn_base.py", line 884, in rknn.api.rknn_base.RKNNBase.init_runtime E   File "rknn/api/rknn_runtime.py", line 341, in rknn.api.rknn_runtime.RKNNRuntime.build_graph E Exception: RKNN init failed. error code: RKNN_ERR_MODEL_INVALID E Current device id is: TS018082190800193 E Devices connected: E ['TS018082190800193'] nit runtime environment failed 請問要如何使用RK1808進行加速? 或是怎麼驗證RK1808已經掛載? 謝謝

補充說明一下
TB-RK1808S0 已經更新固件
RKNN Version 1.3.2
rootfs Base Version 1.5.0

rknn.init_runtime 的 target 参数哪里去了？

只要加入 target='rk1808'  就會出現同上面一樣的error

DRV: 1.3.2 (f113d64 build: 2020-04-23 09:35:26)
这个版本也不对，正常应该是1.6.1

我是固件在线升级的
一个方式是通过web登录计算棒的网页http://192.168.180.8, 在Update页面上点击Update按钮进行升级；
在update頁面上 有顯示update successfully!
在Home頁面也是顯示RKNN Version 1.3.2