Closed BlainWu closed 8 months ago
可以设置环境变量export GLOG_v=4,看下详细的报错信息
- 确认用的 paddlelite 什么版本?
- 确认模型的第二个输入的数据类型是什么
- 确认 img 的数据类型是 float32;且使用 input_img.set_float_data
- 确认 speed 的数据类型是 int32;且input_speed 需要 resize;且用 input_speed.set_int32_data
是0.0.1版本的,很多功能都没有
是0.0.1版本的,很多功能都没有
建议用最新的 2.6.1 版本
是0.0.1版本的,很多功能都没有
建议用最新的 2.6.1 版本
用的是百度的Edgeboard系列,我看有人说还没有新paddlelite版本可用啊 头大
后续做了相关调试,还是存在以下问题:(是不是早期版本的paddlelite不支持多输入) 训练模型定义为:def cnn_model(image,speed): 这种格式是否在正确???
2.两个输入量都是float型的,当把set_data改为set_float_data时候,同样会报错: error ����Uthe send buff is: 00 aa dc 05 dc 05 c2 55
3.训练模型中第二个参数:def cnn_model(image,speed): 尺寸如下 name: "speed" type { type: LOD_TENSOR lod_tensor { tensor { data_type: FP32 dims: -1 dims: 1 dims: 10 } lod_level: 0 } } 但是运行到 predictor.run()的时候还是会出现Segmentation fault。大无语,不知道怎么解决
` def predict(predictor, image, vel):
img = image # 输入图像数据
img = img.reshape(1, 3, 128, 128)
speed = [[float(vel)] * 10] #转为(1,10)尺寸
speed = np.array(speed) #list转为arrary
speed = speed.reshape(1,10)
input_img = predictor.get_input(0) # 接口参数名称0
input_speed = predictor.get_input(1) # 设置接口参数名称1
input_img.resize((1, 3, 128, 128)) # 设置接口图像大小
input_speed.resize((1,10))
input_img.set_data(img)
input_speed.set_data(speed)
predictor.run()
out = predictor.get_output(0)
score = out.data()[0]
return score
`
input_speed.resize((1,10))
-> input_speed.resize((1,1,10))
这样呢?
另外 img,speed 转成 list 再 set_data 放进去?
input_speed.resize((1,10))
->input_speed.resize((1,1,10))
这样呢?另外 img,speed 转成 list 再 set_data 放进去?
刚刚测试了下,都还是一样的报错,没有区别。我打算把两个输入并到一起作为一个输入,然后在网络里重新拆开用试试
@BlainWu 哥们儿你这个问题解决了么...我也遇到了一样的问题.......
自己的模型训练的时候是要输入两个参数,在paddle上训练是正常的。但是当预测的时候,到predictor.run()会报错:“Segmentation fault” 我的定义的预测函数是这样,是不是输入有问题?在文档中没有找到多输入的例子,不知道是预测函数有问题还是模型有问题 `
def predict(predictor, image,vel):
看到有个类似的问题#3851,也没有回答