ONNX 轉 NEF 相關問題

吳杰倫

Hi,

我在Docker環境下掛載 toolchain:latest 並用內含的 python API 進行NEF檔的生成，

1. Model Optimization

optimized_m = ktc.onnx_optimizer.onnx2onnx_flow(original_m) --- 可正常生成優化後的 ONNX

2.Fixed-Point Model Generation

km = ktc.ModelConfig(32769, "8b28", "520", onnx_model=optimized_m) ------ OK

raw_images = os.listdir("/docker_mount/Images_Quantization") ------ OK

input_images = [preprocess("/MY/IMAGE/PATH/" + image_name) for image_name in raw_images]------ OK

bie_path = km.analysis(input_mapping, threads = 4, fm_cut="deep_search") -顯示 Cannot find the bie file

請問有甚麼建議或是還能參考那些文檔來解決這個問題 ?

謝謝~

吳杰倫

附上comsol 截圖

Andy Hsieh

@吳杰倫

Hi 杰倫,

看到您的錯誤訊息，不知道您在使用 bie_path = km.analysis(input_mapping, threads = 4, fm_cut="deep_search") 的時候不知道您是否有 prepare a dictionary "input_mapping"。

關於使用 Kneorn Tool Chain ONNX 轉 NEF，您可以參考：https://doc.kneron.com/docs/#toolchain/manual_1_overview/

關於 km.analysis python API 您可以參考：https://doc.kneron.com/docs/#toolchain/manual_4_bie/#_top (4.1. Quantization)

吳杰倫

Hi, Andy:

我有按照website的步驟將Input_Image 所在的資料夾掛載Docker的環境中並設定 input_images，我使用toolchain 中提供的 範例ONNX模型可以正常產生 bie 檔。

我所使用的模型(onnx)是用 Github YOLOX 專案 (https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/blob/main/README.md)中的工具生成的:

訓練: YOLOX/tools/train.py

Onnx 生成: YOLOX/tools/export_onnx.py，轉換完成後 ONNX 模型有效性檢查是OK的。

由於我不是使用 kneron-mmcv 所提供的工具來生成 ONNX 檔，我不確定是否與此有關，目前我準備配置 kneron-mmcv 並重新生成 Onnx 模型。