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tiger_k
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关于离线模型优化
我的回复:#1jiapeiyuan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是多少展开This is the Twins File of \"y5x.cambricon\". Function number: 1 ---------------kernel graph-------------------- Function #0 { Kernel num:1 Cache mode:0 Name: subnet0 Input number: 1 Input #0. Mask: 338036233 Shape(dim): 1 640 640 3 Name: Id: 3107 Data type: CNRT_FLOAT32 Dim Order: CNRT_NHWC Quantize position: 0 Quantize scale: 0.000000 Output number: 1 Output #0. Mask: 338036233 Shape(dim): 1 1 1 7232 Name: Id: 4478 Data type: CNRT_FLOAT32 Dim Order: CNRT_NHWC Quantize position: 0 Quantize scale: -0.000000 Kernel header #0: Name: subnet0710 Core version: Model Parallelism: 4 Core limit: 4 Inst data split: true }
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关于yolov5m模型在cnstream中的适配
我的回复:我发现 对应m模型"engine_num" : 1, 这样就正常,如果"engine_num" : 4, 就会报上面的错。这个和官方提供的yolov5模型是一样的,只能设置"engine_num" : 1,对应我自己训练的s和x模型是可以修改"engine_num" : 1, //速度慢或"engine_num" : 4,//速度快
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手把手教你如何跑通CNStream第一个Demo
我的回复:#6opabinia回复运⾏下⾯指令从github 检出⼦仓easydk 源码 【git submodule update --init】展开好的,我这边是在github下载的zip源码,这样不可以,需要直接用git获取才行
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CNStream与CNToolkit之间的版本是如何对应?
我的回复:#1Ashelly回复您好,CNStream依赖于Cambricon CNToolkit包中的CNRT库和CNCodec库,建议使用最新的Cambricon CNToolkit软件包。展开你好 请问 安装cnstream 建议使用opencv哪个版本呢?
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手把手教你如何跑通CNStream第一个Demo
我的回复:#4tiger_k回复[代码]CMake Error at CMakeLists.txt:56 (add_subdirectory): The source directory /home/joyiot/Desktop/0/CNStream-master/easydk does not contain a CMakeLists.txt file. 我看了这个easydk文件夹是空的
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手把手教你如何跑通CNStream第一个Demo
我的回复:(base) joyiot@joyiot-Default-string:~/Desktop/0/CNStream-master/build$ cmake .. -- Found gflags (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgflags.so) -- Found gflags (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgflags.so) CMake Error at cmake/have_cnstream_target.cmake:18 (message): Build easydk first Call Stack (most recent call first): modules/CMakeLists.txt:86 (have_easydk_target) -- Configuring incomplete, errors occurred! See also "/home/joyiot/Desktop/0/CNStream-master/build/CMakeFiles/CMakeOutput.log". See also "/home/joyiot/Desktop/0/CNStream-master/build/CMakeFiles/CMakeError.log". 这是什么问题呢,
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关于220视频解码
我的回复:CNStream Developer Guide — Cambricon CNStream Developer Guide 6.1.0 documentation
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关于在线模式结果正确,离线模型调用时结果错误的问题
我的回复:#10tiger_k回复是的好的,我看到了解决办法, 谢谢
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关于参考yolov5官方移植教程中出现的模型移植量化报错
我的回复:#3jiapeiyuan回复1)第三方模型的移植,要看是什么模型,对于不需要后处理大算子的模型,直接按照pytorch文档或demo里面的使用方式,直接量化,转离线,就可以。对于像yolo系列需要集成后处理算子的,按照你贴的那篇文档去适配,要修改pytorch工程内部的代码2)量化过程报错的话,可以直接把错误贴出来,从报错信息入手去排查展开谢谢,我参照demo简化了量化代码,已经解决了
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关于在线模式结果正确,离线模型调用时结果错误的问题
我的回复:#9lanhao回复可以确定是cnplugin后处理算子的bug,您是决赛选手吗?是的
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