Maria Chen
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https://www.kneron.com/forum/discussion/comment/2071#Comment_2071 我們已經沒有支援Kneron Academy，請您參考這個回答使用Kneron PLUS來做測試，謝謝。
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您好， 還有，關於Kneron Academy (host lib)的問題，我們目前是沒有支援Kneron Academy了，所以會需要請您改用Kneron PLUS來測試。 請在這裡下載Kneron PLUS: 開發中心 | Kneron - 人工智慧無所不在 https://www.kneron.com/forum/uploads/450/TA2RE8VD215U.png 您可…
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您好， 想要退出toolchain的話，需要輸入指令 exit ONNX_Convertor已在toolchain裡面，位置在/workspace/libs/ONNX_Convertor，所以不用特別去下載。只要您是在toolchain裡面，都可以跑tflite2onnx.py: e.g. 如果目前在toolchain裡的其他資料夾(像是data1)，可以跑pyt…
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您好， 跑docker的時候，您指定的路徑會跟toolchain裡指定的路徑同步。 例如說，這樣跑docker的話: docker run --rm -it -v /mnt/docker:/docker_mount kneron/toolchain:latest Docker會讓local端的mnt/docker資料夾跟toolchain裡面的docker_mount資料夾同步，所以在d…
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您好， 您的docker的python環境現在是在onnx1.13裡面: https://www.kneron.com/forum/uploads/269/LCB12DUZ3BBD.png 所以會需要您用這個command來切換環境: conda activate base 這樣，環境會切換到(base)，然後就可以使用tflite2onnx.py了!
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您好， 我從.tflite轉換成.onnx使用了Kneron Toolchain的tflite2onnx: ONNX Converter - Document Center 您會需要在docker使用Kneron Toolchain，從onnx1.13環境切換到base環境，然後跑這個command: https://www.kneron.com/forum/uploads/759/IYC72VCYCPTJ.png 我也…
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您好， 不好意思之前的回答有誤，Toolchain WebGUI是有支援，不過需要用http的，https的沒有辦法用: http://services.kneron.com.tw/model_convert/#toolchain_webgui_all_in_one 請您再試一次，謝謝! 還有，這個WebGUI會產生OTA檔，不是NEF，所以如果您需要產生NEF檔…
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您好， 謝謝您同意存取! 上面的Toolchain Web GUI的網址目前已經不支援了，所以我們會推薦用docker的toolchain。請問一下，可以請您描述您用toolchain時遇到的錯誤嗎? 目前我用了toolchain，將tflite模型先轉換成onnx模型，上傳到您分享的模型資料夾裡面 (tflite_to_o…
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您好， 請問一下，您有辦法在docker上使用Kneron toolchain嗎? 我們會推薦您使用docker上的Kneron toolchain: 2. Toolchain Deployment - Document Center 還有，我有向您要求Google Drive的存取權，謝謝!
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Hi, If you'd like to use Kneron PLUS Enterprise, please contact our sales representative (brian.lin@kneron.us) to get access. Thank you for your interest!
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Hi Louis， Code裡面的km.analysis()有用deep_search: https://www.kneron.com/forum/uploads/282/WY2QH93R6YHB.png 它會讓轉換過程變慢，所以我們會建議您先不用deep_search，等到可以成功轉換之後再打開deep_search重新跑一次，結果會是一樣的，FPS會提高。 另外，mo…
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Hi Louis， 謝謝您提供檔案，我們現在在檢查，請稍等! 用Kneron toolchain轉檔的耗費時間和實際在板子上運作的時間沒有關係，轉換模型的過程會消耗比較多的時間，也會需要看量化和優化的時間，但是這個過程是一次性的。 要測量板子/dongle inference的速度的話，您可以…
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Hi Louis, 謝謝您提供資料。模型看起來是沒有問題，我們這邊上周也有做測試，也花了很久的時間轉換模型，所以我們現在正在釐清原因。關於處理速度，toolchain沒有辦法即時觀察 以防萬一，也可以請您提供您轉換模型的python script嗎? 謝謝!
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您好， 請問一下，可以麻煩您提供onnx模型 (optimize前和optimize後) 和量化時使用的圖片嗎? 謝謝!
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您好， 有LSTM處理的toolchain版本，預計是這個月底會出來，不好意思又會讓您久等。
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Hi Dhinesh, As Nick answered, you will need to contact your sales representative for permissions. We've granted you the permissions now, could you try logging into your account to see if you can access them? Thank you!
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Hi, The error code 131 is KP_FW_ERROR_MODEL_EXIST_CPU_NODE_131, which indicates that your model has CPU nodes. KL630 doesn't support CPU nodes, so please edit your onnx model and cut off the CPU nodes, then add back the nodes on your host side. Cou…
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Hi, The error code 110 seems to be caused by wrong input buffer count. Before porting your model directly on KL630, please check this link: How to save the streamd camera image in KL630 in ther board ? — Kneron Developer Forums
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Hi, Thank you for providing the files. Your .nef model input does look okay, with a shape of (1, 3, 128, 128) https://www.kneron.com/forum/uploads/209/VJ1E6CJWNX4H.png As you suspected, the num_image is set to 15, meaning that there are 15 images as…
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Hi, It might be hard to figure out the issue just from the capture log. Could you provide more files, such as the KL630 code, the nef model, and the original model before converting it to nef, so that we could check the model input? Thank you for yo…
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您好， 不好意思讓您久等了: 1. (這個問題已用email回覆您了，請確認) 您可以將onnx模型的紅線以下的operators剪掉，然後再用postprocess function把operators加回來。下面的這些operators在postprocess實作的話，有很大的機會可以加速 https://www.kneron.com/forum/u…
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您好， kp.inference.generic_image_inference_send會使用kp.GenericInputNodeImage裡面的設定去對圖片做preprocess，所以不會需要用到自己的preprocess_image。 kp.ResizeMode (ENABLE) 會去做resize的動作，kp.NormalizeMode會去normalize，etc. https://www.kneron.…
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您好， 請問一下，您的圖片(img，在image=img那一行)的format是什麼呢? 這個img的format要跟下一行的設定(KP_IMAGE_FORMAT_RAW8)是一樣的。 您可以確認一下kp.GenericInputNodeImage裡面的parameters都是正確的。如果問題還是沒有解決的話，麻煩您提供KL720的Python co…
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您好， 我們這次的toolchain release來不及加上LSTM的處理，所以預計會下一次更新的時候加上，大約是十月底，不好意思會讓您久等!
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Hi, You can edit the dynamic input shape by using --overwrite-input-shapes parameter inside Kneronnxopt in our Kneron Toolchain: https://www.kneron.com/forum/uploads/070/J26ML3CDJ2SY.png Here is the reference link: Kneronnxopt - Document Center I ho…
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您好， 我們發現本來toolchain的onnx converter (kneronnxopt)會幫忙拆開LSTM所以可以轉換模型，不過新的converter還沒有這項功能。 幾天後，我們會新出一版可以用kneronnxopt拆解LSTM的toolchain，之後您的模型經過kneronnxopt處理就可以轉換了，請稍等，謝謝! 更新to…
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您好， 可以請您提供下列的資訊嗎? 謝謝! -轉換模型時使用的python script -Input資料 (e.g. 圖片) -Toolchain版本與OS版本 除此之外，您也可以嘗試剪掉Reshape以下的operators，然後將這些operators用postprocess加回去，因為雖然KL720會支持Reshape和Transpose，不過…
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Hi, Seeing from the image of the model, it seems like the input shape is dynamic: (unk__106, 128, 128, 15, 3). Unfortunately, none of our devices support dynamic input shape, so you would need to edit the model so that the input shape is fixed. For …
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您好， 不好意思我上次說錯了，有sequence_lens沒問題，問題是因為sequence_lens裡面的input是空的，所以我們才不會支持。現在的版本無論是什麼opset都會有不支持空input的問題，所以會需要您在那裡面給一個值就可以了。
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您好， KL720是支援LSTM，但是目前的版本不支援中間的sequence_lens: https://www.kneron.com/forum/uploads/557/EV11WX74ZE7R.png 所以會失敗。我們會建議您可以考慮換模型。 要剪掉operators是可以，但是剪掉的operators需要用postprocess加回去，postprocess是用CP…