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我有一个输入(1,3,144,256),输出(1,1,144,256)的onnx模型。在toolkit2==1.2.0版本上转出来的rknn输出维度为(1,144,256),并且rknn推理结果优于原始onnx。在toolkit==(1.4.2b, 1.5.0)的版本上转换出来的rknn结果略差于原始onnx。其转换过程中的使用命令完全一致,量化数据也完全一致,我想知道有没有什么办法去分析两个版本的rknn是哪里不一样,并对rknn做针对性的修改
请到rknn toolkit2工程中提issue:https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2/issues
我有一个输入(1,3,144,256),输出(1,1,144,256)的onnx模型。在toolkit2==1.2.0版本上转出来的rknn输出维度为(1,144,256),并且rknn推理结果优于原始onnx。在toolkit==(1.4.2b, 1.5.0)的版本上转换出来的rknn结果略差于原始onnx。其转换过程中的使用命令完全一致,量化数据也完全一致,我想知道有没有什么办法去分析两个版本的rknn是哪里不一样,并对rknn做针对性的修改