我用的环境是官方镜像：ubuntu16.04_sdk_v1.7.0_pytorch_v0.15.0-2

显卡是：MLU270-D4

我先将resnet50进行了量化，执行语句如下：

python test_clas_online.py -dataset_path $IMAGENET_PATH -images /torch/examples/data/imagenet/file_list_for_release  -quantization True -quantized_mode 1 -image_num 50 -mmode=CPU -quantized_model_path $TORCH_HOME/int8/checkpoints/ -network resnet50

然后利用量化模型生成了离线模型，执行语句如下：

python genoff.py -model resnet50 -mname resnet50_offline -mcore MLU270  -core_number 8 -batch_size 1  -half_input 1

然后用生成的离线模型运行离线分类示例，执行语句如下：

./clas_offline_multicore -offlinemodel /tmp/data/resnet50_offline.cambricon -images /torch/examples/data/imagenet/file_list_for_release  -dataset_path $IMAGENET_PATH -labels /torch/examples/offline/clas_offline_multicore/synset_words.txt  -simple_compile 1 -input_format 0

结果出现了如下错误：

请问上面错误出现的原因是什么？

另外进行量化时输入的dataset和file_list_for_release 对量化的网络是否会产生影响？