模型轉換問題

arthurwu

@Andy Hsieh

https://www.kneron.com/forum/discussion/219/model-convert-%E5%95%8F%E9%A1%8C

Hi ,

在之前的問題中有反應E2E Simulator Check (Floating Point)，跳出Not enough input node names specified錯誤，

當時得到的回應是要將model layer 間的 shape 只轉成4 維

目前我已經將模型改成4 dimension

但是同樣在處理E2E Simulator Check (Floating Point)，跳出Not enough input node names specified錯誤，

程式碼為inf_results = ktc.kneron_inference(inference_data, onnx_file=edit_optimized_onnx_output_path, input_names=['input'], platform=720)

 請問這部分該如何處理 ?

程式碼、onnx模型以及測試檔在以下附件中

附件.zip

Andy Hsieh

@arthurwu

Hi arthurwu,

Sorry for the late reply.

目前我有查看過您的跳出的錯誤，我已經把您的問題提交到相關部門，繼續針對您的問題進行測試，等有消息會再通知您。

Andy Hsieh

@arthurwu

Hi arthurwu,

1. kneron_inference (eg. inference_data) 的 input shape 需要 channel last。
2. kneron_inference (eg. inference_data) 的 input 需要給 list of numpy。

您可以試著將您的 infernce_datat , 先 transpose shape並改成 list of numpy 的形式跑看看 (如下)

    inference_data = np.load(inference_data_path)
    inference_data = np.expand_dims(inference_data, axis=2)
    inference_data = np.transpose(inference_data, (1, 2, 0))
    inf_results = ktc.kneron_inference([inference_data], onnx_file=edit_optimized_onnx_output_path, input_names=['input'], platform=720)