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jiapeiyuan
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关于yolov5m模型在cnstream中的适配
我的回复:分配内存报错了,监视一下ddr内存,可能是内存不够同时跑4个yolo5m的模型
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关于离线模型优化
我的回复:1)直接用cnrt的接口(equeue+sync)运行离线模型的时间肯定是不一样的2)在cnstream上测试,可能都被一个更低效的操作阻塞住了,也就是瓶颈不在模型推理的地方,检测一下是不是在数据拷出的地方。离线模型twins文件里面的输出shape是多少
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能否同时运行多个算法模型
我的回复:可以,解码能力是16路30fps 1080p,AI推理的性能取决于模型大小,在资源(ipu计算资源,内存,带宽)够用的情况下,上层应用想跑多少路,每路跑几个不同的模型,都是可以做到的
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mlu220加速卡驱动和运行时库
我的回复:你好,请联系相关的销售或技术支持。论坛主要目的是解答疑问和分享技术
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在270上推理Efficiendet量化后的模型报错
我的回复:1)self.padding得是一个tuple,你传了一个int2)slice op应该是另外一个问题,先定位到是哪个slice操作导致的,再看看写法为什么mlu不支持,考虑换其他写法
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yolov3后处理问题
我的回复:1)输出的数据里面,第一个float32表示当前帧的目标总个数,后面接了63个没有实际含义的float32,跳过。从第65个数开始,是框信息,7个一组。所以count是一帧包含的float的size,64是一个目标数占位+63个无效数2)检查一下stride和ptr变量和,打印出来,看看是不是偏移到了正确的batch地址
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MLU220上valgrind工具安装
我的回复:#3家乡的日出回复make的时候,遇到如下问题,求解答?[图片]报错说 u 是无效选项,可以在网上搜一下解决方案。这个工具是开源的,不是寒武纪的工具
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无法被量化的卷积层或者某个层如何被量化,或者如何跳过?
我的回复:#2誓约回复您好,请问像这样的层能被量化吗?算是自定义的层吗? class Conv2dStaticSamePadding(nn.Module): """ created by Zylo117 The real keras/tensorflow conv2d with same padding """ def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, bias=True, groups=1, dilation=1, **kwargs): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride, bias=bias, groups=groups) self.stride = self.conv.stride self.kernel_size = self.conv.kernel_size self.dilation = self.conv.dilation 类Conv2dStaticSamePadding的self.conv属性值是nn.Conv2d,而Conv2d是继承的_ConvNd,代码如下: class Conv2d(_ConvNd):展开这样定义的conv是可以量化的,不算自定义
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yolov3转化
我的回复:1) output的c是107584,输出的数据里面,第一个float32表示当前帧的目标总个数,后面接了63个没有实际含义的float32,跳过。从第65个数开始,是框信息,7个一组。所以count是一帧包含的float的size,64是一个目标数占位+63个无效数2)第一个视频有框,第二个没框?这估计是应用层代码的问题,模型应该没问题。第二个视频放在第一个跑,会有框吗
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yolov3转化
我的回复:因为使用了firstconv,会把输入变成int8的rgba,需要送入4通道图像数据(c在低维),并且网络内部会做减均值除方差(在量化时设置进去的mean/std)
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