Mxnet模型测试结果和PC端不一致

[sunbinbin1991]

背景： 1：使用的是mxnet，使用的模型为修改后的squzenetnet，修改了输入（128128）和最后的一个卷积层. 2：更改了squzenetncnn.jni(只有输入大小)，按照非常规方法https://github.com/GarrickLin/cmake_build_ndk，编译出可用的。libsquzenetncnn.so, 3:：按照ncnn官方提示在编译出mxnet2ncnn.exe，ncnn2mem.exe，是的原来模型能够输入，获得了如下三个ncnn.bin，ncnn.proto.bin和ncnn.id.h文件 4：直接将 @dangbo 文件中的部分输入修改，并替换libsquzenetncnn.so 结果： 1：模型解决的是二分类问题，然而一直预测的只有一个类，并且结果为‘1’ 猜测： 1：通过背景2方法修改后的jni，编译后获得。so文件是能够显示修改后的变化的，就是说。so文件出错概率不高 2：使用的官网给出的libncnn.a编译而出的。so不知道是否有影响 3：由于在编译过程中提示出过一个错误： 这里修改过。主要是因为生成的ncnn.id.h不一样,如下图（左边改后，右边原始）： 求教，预测结果不一致的可能原因 @nihui

[sunbinbin1991]

看起来不是第二个问题，BLOB_name就是需要修改的

[sunbinbin1991]

应该是模型转化的问题，调试发现转化后的最后一层C那个值不对，正常应该是显示类别数2，原始的模型是C=1000，不知道模型转化具体哪里有问题

[sunbinbin1991]

原始模型的输出，两者是不一样

[zhly0]

以前转换caffe的模型也和pc端不一致,不知道现在解决了没有.求解

[nihui]

http://data.dmlc.ml/models/imagenet/squeezenet/ 这里下载的 squeezenet_v1.1-symbol.json squeezenet_v1.1-0000.params 测试了下没问题

跟 caffe 模型的区别是输出的 prob Mat 是 1000 x 1 x 1

[zhly0]

@nihui ,多谢回答,之前有个issue,测试是批处理导致结果不一致而这个squeezenet_v1.1中没有用到批处理,不知道是否有测试批处理,多谢!

[sunbinbin1991]

问题的原因是我用到了flatten层，所以模型转换有问题，@nihui大佬有时间能写一下就好了

[sunbinbin1991]

试了一下模型转换，结果其中w和c的位置还是颠倒的（使用的是http://data.dmlc.ml/models/imagenet/squeezenet/的模型）

[nihui]

mxnet 模型输出的 prob Mat 是 1000 x 1 x 1 caffe 模型输出的 prob Mat 是 1 x 1 x 1000 squeezenet 没有问题

[sunbinbin1991]

我在window上测试也是1000✘1✘1，没问题，不过使用我自己编译好的.so文件，却读不出每一层的结果，不知道哪里出现问题，自行编译的so，然后又尝试使用ndk-build编译得到的so文件，都不行，使用是给出的android-ncnn库，不知道哪里的问题

[sunbinbin1991]

我这边的原因暂时找到了，编译的so文件要对应上具体的模型。一方面jni中Blob_name需要改，同时，Android上应该使用最终的二进制文件（.bin）(..proto的不行)： 而pc上VS可以用.proto，判断模型有没有load进去，可以查看打印的值：