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yolov7移植异常
我的回复:#1zhangyanting回复您好,请给出使用板卡,操作系统,报错截图等相关信息,具体参考发帖前先看这里!怎样在论坛上提问能更快获得满意的答案 - 论坛公告 - 开发者论坛 (cambricon.com)第五条。展开板卡是270,非压缩模型在mlu和cpu上推理输出异常,左边是高版本pytorch训练权重推理的结果,右边是非压缩模型推理的结果,框多了很多请问这是什么原因导致?
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yolov7
我的回复:#1HelloAI回复您的问题我们已收到,我们先自己尝试复现下,也请您提供下您使用的软件版本,谢谢!您好,你那边yolov7在220上有复现成功吗?
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在270平台下fastdet网络融合阶段报错
我的回复:#24hellokitty回复您好,我们在MLU220-M.2的环境,运行了这位开发者提供的示例:“https://gitee.com/smyai/fastest-det”用MLU220-M.2进行在线融合推理,结果是正确的,没有异常问题请确认以下几点:1)使用的是MLU220-M.2吗?MLU220-M.2的环境能否支持使用寒武纪的pytorch-docker,若能支持,请运行下MLU220的融合推理结果是否正确;如果MLU220的融合推理结果正确,那请排查下220使用的离线推理代码;2)yolov5s的离线推理代码应该是不能直接套用的,您需要根据fastest-det的前后处理来进行修改;将fastest-det的python前后处理改写为c++;展开您好,不好意思,我最近的几个问题是针对yolov7这个模型,我可能表达的不清楚,同样也是这个开发者的代码(https://gitee.com/smyai/yolov7),用这个代码生成的220模型在220上运行异常,没有框输出(结果如下图)还有一个问题就是fastestdet的前后处理c++代码您那边能提供一下吗,谢谢
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在270平台下fastdet网络融合阶段报错
我的回复:#22hellokitty回复您好,请确认下您使用的硬件平台,您是在270卡上,跑220的离线模型吗?截图中这个报错,请完整截图,看起来是在270上跑的220的模型[图片]如果您需要移植模型在220上推理,顺序应如下:1)模型量化;2)270平台上融合验证结果;3)270平台上生成270的离线模型;验证270离线推理结果;4)270平台上生成220的离线模型;4)在220卡上运行220的离线模型;不能在270卡上跑220的离线模型,270上只能跑270的离线模型展开你好,我就是在270上生成的220离线模型,生成220版本都会报图中所示的warning,关于离线部分代码我使用的是yolov5s,下图是在220运行结果
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在270平台下fastdet网络融合阶段报错
我的回复:#20hellokitty回复您好,请按照如下步骤排查下:1)在线融合推理结果是否正确;如果在线融合推理结果正确,说明模型量化移植是成功的;2)220上进行离线模型推理需要使用c++的代码方式运行,请比对排查下c++代码的前后处理;展开您好,270在线融合结果是正确的,但是设置成220后,发现框就丢失了,融合结果异常,可能是量化移植出错了,您那边yolov7能否在220上运行成功呢?c++代码输出维度没有问题,同样也是在后处理端丢失目标框
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yolov7
我的回复:#1HelloAI回复您的问题我们已收到,我们先自己尝试复现下,也请您提供下您使用的软件版本,谢谢!您好,这是我在220上使用的代码,yolov7-offline.zip,借用的是yolov5s的框架,调用的是您那边提供的代码(https://gitee.com/smyai/yolov7)生成的220离线模型,谢谢!
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在270平台下fastdet网络融合阶段报错
我的回复:#18hellokitty回复“220上325x523输入hardtime的是61.50ms”尽管输入尺寸小于yolov5,但两个模型结构不同,算子融合后的推理性能是存在差异的;展开您好,我用官方提供的yolov7代码生成的220离线模型,在220上运行没有框输出,请问这是什么原因导致的呀?
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在270平台下fastdet网络融合阶段报错
我的回复:#15hellokitty回复请明确下您的问题:1)“220上输出的input_shape batch是4",是指什么?生成的220离线模型的输入batch?生成离线模型的输入batch是在调用生成离线接口后,由trace_model推理时给定的输入batch_size决定的,是可以根据需要变更的;2)“fastdet推理时间久”是同谁比较?不同的模型结构不同,推理性能是存在差异的展开你好,(1)我使用的你们提供的fastdet代码生成离线模型在220上运行,融合阶段batch设置的是1,但是在220运行是input_shape的batch是4,如下图(2)220上325x523输入hardtime的是61.50ms,我对比的网络是yolov5s,640x640图片,hardtime是66.41ms,为什么fastdet参数量和计算量小很多,但是hardtime只降低了一点谢谢!
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在270平台下fastdet网络融合阶段报错
我的回复:#13hellokitty回复请您联系下提供给您该环境的供应商,获取该环境版本升级相关的支持您好,在220上移植出现了一下问题(1)fastdet在220上运行时输出的input_shape的batch的值是4,不是1。(2)fastdet的hardtime是61.65ms,而yolov5是66.41ms,为什么fastdet的推理时间这么久,是因为有模块没有加速吗?
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在270平台下fastdet网络融合阶段报错
我的回复:#11hellokitty回复您之前使用的容器就是pytorch-docker,但版本太旧了请在https://developer.cambricon.com/,下载200系列中的cambricon-pytorch docker镜像如下图所示[图片][图片]展开您好,我说开发容器的是贵公司提供的这个,这个容器不提供代码运行环境吗
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