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  • https://www.kneron.com/forum/uploads/485/6Y5PB2NY9OXS.zip @Su Hi, 我們最後是使用奈能之前所提供的yolov5模型來訓練，可以看到yolov5s.yaml以及yolov5s-noupsample.yaml，這個是奈能有進行刪減的yolo版本，若是用yolov5官網上的架構的話有很多節點會不支援，導致…
    in 模型訓練轉檔 Comment by andrew September 2022
  • 好的! 謝謝你的幫助，我會嘗試看看
    in 模型訓練轉檔 Comment by andrew July 2022
  • Hi Andy, 非常感謝你的回答 檔案有轉換成功! 謝謝你！ 但是對於post process的部分我不是很了解，我瞭解將reshape transpose bn slice等node刪除會造成結果不如預期，但是我在toolchain manual上找不太到範例可以作為我的修改基礎，也不太清楚post process到底該怎麼做…
    in 模型訓練轉檔 Comment by andrew July 2022
  • 補充：今天在測試的時候發現在跑完onnx2onnx_flow之後eliminate tail就算設成true輸出出來的模型reshape 以及transpose 並沒有被eliminate掉耶 這是正常的嗎
    in 模型訓練轉檔 Comment by andrew July 2022
  • hi Andy, 謝謝你的回覆， 那正如上面所附的best.onnx，是否要將concat以下的reshape都修掉，因為在跑best.onnx時，他只有出現"CSim only support CPU node in the end of model and write data to output buffer." 的error。我的理解是他只接受720支援的node…
    in 模型訓練轉檔 Comment by andrew July 2022
  • @Andy Hsieh 經過inference的測試，模型誤差大的原因應在editor.py修剪node時砍到過多的node，但是在經過一次修改後反而連ipevalute都跑不過(segmentation fault) 以下附件best.onnx是經過inference後確定辨識度高的onnx(經過onnxconverter處理過) best_cut_opt.onnx…
    in 模型訓練轉檔 Comment by andrew July 2022
  • @Andy Hsieh Andy, Thank you for the reply, 我們還未對editor.py處理過的onnx檔進行inference的測試，測試後再進行回復，另外在量化的部分，經過對於系統的監控，發現CPU似乎扛不住analysis 100張(cpu為xeon w2123,dram 32gb)，RAM沒有溢出的情況，docker並沒有限…
    in 模型訓練轉檔 Comment by andrew July 2022
  • 補充：換了一個作業系統也不行 https://www.kneron.com/forum/uploads/860/F0ZANJMFQQ6F.png
    in 模型訓練轉檔 Comment by andrew July 2022

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