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量化模型网络失败
我的回复:#4cxgk回复是这个模型用的caffe(https://github.com/dog-qiuqiu/MobileNet-Yolo)[图片]展开自己的环境是:MLU270 ubuntu18.04Cambricon CaffeDocker 镜像的环境:· Ubuntu 18.04;· Cambricon Caffe (对应原生 Caffe v5.2.0);
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量化模型网络失败
我的回复:#3cxgk回复用的docker caffe框架是这个模型用的caffe(https://github.com/dog-qiuqiu/MobileNet-Yolo)
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量化模型网络失败
我的回复:#1lhscau回复你好!这是在什么卡上操作,代码官方链接是什么?用的docker caffe框架
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量化模型网络失败
我的回复:#1lhscau回复你好!这是在什么卡上操作,代码官方链接是什么?这是链接地址:https://github.com/dog-qiuqiu/MobileNetv2-YOLOV3/tree/master/yoloface-500k/v2 在270上做量化
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量化前cpu测试问题
我的回复:#1QiuJiang回复您好,量化前做的cpu测试是走的框架原始推理,换句话说,寒武纪caffe 跑cpu 与官方caffe 跑cpu 是一样的,如果出现没有结果的现象,请分析是否修改prototxt出现了问题。展开感谢,已用原模型测试了
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离线模型 batch_size 和 core 数量问题
我的回复:#1jiangqiu回复问题1: 220卡一共4个core,当您需要跑多路时,请根据您的实际需求(延时优先还是吞吐优先)和板卡的资源情况来决定,1batch_4core时模型同一时间输入1张图片且使用4个core来处理,4b4c时模型同一时间输入4张图片且使用4个core来处理。用1b4c来跑4路,当一路在处理时,相较4b4c另外三路等的时间不会太长。最后,跑4路时可以试试看1b4c/1b1c/4b4c ,选一个最匹配您需求的配置来生成离线模型;问题2:使用cnrt 和 pipline(您是指cnstream对吧?)都可以,看您对哪种方式更熟悉。展开cnrt不是cnstream,是原始api(#include "cnrt.h"#include "cndrv_api.h"#include "cndev.h"),从加载模型到推理出输出一套流程
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离线模型 batch_size 和 core 数量问题
我的回复:#1jiangqiu回复问题1: 220卡一共4个core,当您需要跑多路时,请根据您的实际需求(延时优先还是吞吐优先)和板卡的资源情况来决定,1batch_4core时模型同一时间输入1张图片且使用4个core来处理,4b4c时模型同一时间输入4张图片且使用4个core来处理。用1b4c来跑4路,当一路在处理时,相较4b4c另外三路等的时间不会太长。最后,跑4路时可以试试看1b4c/1b1c/4b4c ,选一个最匹配您需求的配置来生成离线模型;问题2:使用cnrt 和 pipline(您是指cnstream对吧?)都可以,看您对哪种方式更熟悉。展开明白了,感谢!
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220-SOM更新固件失败导致进不去系统
我的回复:#3zhangyanting回复您好,您目前使用的是网络方式烧写吗?您可以注意下防火墙是否关闭。是的,用的网络方式,我再试试,谢谢
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220-SOM更新固件失败导致进不去系统
我的回复:#1zhangyanting回复您好,您可以把烧写的内容以及流程写一下吗?uboot 引导内核启动1. 烧写内核镜像Image到EMMC 上2. 烧写设备树文件*.dtb到EMMC 上3. 烧写文件系统镜像ramdisk.img到EMMC 上
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220 demo 测试结果问题
我的回复:#4cxgk回复[图片]用的工程是官方提供的demo我增加过滤阈值,保存的结果图像框感觉会好些,只是个别图像有问题
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