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(CHAR)"A"; // char類型每個(gè)占用1字節(jié) char_string[1] = (CHAR)"B"; wchar_string[0] = (WCHAR)"A"; // wchar類型每個(gè)占用2字節(jié) wchar_string[2] = (WCHAR)"B";
我在自己電腦上用tf2.x訓(xùn)練了一個(gè)模型，然后保存為pb格式(使用netron打開看網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一切正常)。但是當(dāng)我想把這個(gè)pb模型轉(zhuǎn)換成為.om模型的時(shí)候，轉(zhuǎn)換任務(wù)的日志輸出為”Internal service error“。我也看了論壇的另一個(gè)帖子，當(dāng)時(shí)版主回復(fù)的原因是因?yàn)樗褂玫膐
屬性。顯式函數(shù)綁定在 JavaScript 中函數(shù)也是對象，對象則有方法，apply 和 call 就是函數(shù)對象的方法。這兩個(gè)方法異常強(qiáng)大，他們允許切換函數(shù)執(zhí)行的上下文環(huán)境（context），即 this 綁定的對象。在下面實(shí)例中，當(dāng)我們使用 person2 作為參數(shù)來調(diào)用 person1
各位好， 遇到模型轉(zhuǎn)換失敗，log提示如下，求大神指導(dǎo)。[ERROR] CCE:2019-07-12-22:58:51.814.290 cce/api/dnn/conv.cc:929 ccCheck2dDeConvFwdParam [StmID:0] dimentions
tansorflow和pytorch訓(xùn)練完生成的模型文件怎么轉(zhuǎn)換成om文件啊
int32 或 int 64intp用于索引的整數(shù)類型（類似于 C 的 ssize_t，一般情況下仍然是 int32 或 int64）int8字節(jié)（-128 to 127）int16整數(shù)（-32768 to 32767）int32整數(shù)（-2147483648 to 214748364
【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、轉(zhuǎn)換onnx模型時(shí)報(bào)錯(cuò) 已附上所用的模型【截圖信息】
在執(zhí)行ATC轉(zhuǎn)換時(shí)，報(bào)以下錯(cuò)誤，還請專家?guī)兔χ更c(diǎn)一下。下面是我在.bashrc文件中進(jìn)行的環(huán)境配置。
轉(zhuǎn)換命令：atc --model=weight.onnx --framework=5 --output=Slice2 --soc_version=Ascend310 --input_shape="input:1,3,736,736" --log=error報(bào)錯(cuò)信息：報(bào)錯(cuò)算子
在運(yùn)行samples中的InferObjectDetection時(shí)對SSD的caffe模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換：執(zhí)行之后出現(xiàn)最開始中的error。環(huán)境x86服務(wù)器ubuntu16.04，MindStudio DDK 以及交叉編譯環(huán)境完好。
運(yùn)行了幾個(gè)示例，發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換的模型都沒有進(jìn)行量化，我使用量化的模型進(jìn)行檢測得到的結(jié)果是錯(cuò)的，不知道這是什么原因造成的？那么量化對結(jié)果有多大影響呢？
我按照 https://gitee.com/Atlas200DK/sample-facedetection 的方法，轉(zhuǎn)換face_detection失敗, 不知道是什么原因。謝謝。我用https://lutzroeder.github.io/netron/ 查看了face_detection
用atc轉(zhuǎn)onnx模型報(bào)錯(cuò)，轉(zhuǎn)換指令：atc --model=ghostnet_best1.onnx --framework=5 --output=./ghostnet_best1 --input_format=NCHW --input_shape="input:1,1,32,256"
https://support.huaweicloud.com/ti-atc-A200_3000/altasatc_16_024.html yolov3模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換時(shí)，需要修改prototxt文件，如何修改在上面連接已經(jīng)給出，大家可以手動進(jìn)行修改。同時(shí)為了給大家提供方便，我們將已經(jīng)修改好了的prototxt文件放到附件，供大家下載。
我看資料ATC、OMG兩種模型轉(zhuǎn)換有并得到離線模型工具，那么哪一種是更好的適用于mindspore(ckpt)、pytorch模型轉(zhuǎn)換為推理需要的模型格式呢？
【功能模塊】通過Mindstudio利用模型轉(zhuǎn)換功能轉(zhuǎn)換光流網(wǎng)絡(luò)模型，導(dǎo)入flownet2 caffemodel 以及prototxt，出現(xiàn)Resample以及DataAugmentation算子不支持問題，請問在不開發(fā)算子的情況下應(yīng)當(dāng)如何處理？【截圖信息】prototxt文件相關(guān)內(nèi)容
SpatialTransformerDFunction spatial transformer ..Inputs:x: A Tensor dtype of float16, float32.theta: A Tensor dtype of float16, float32, auxiliary
具的版本信息，即表示安裝成功。 轉(zhuǎn)換鏡像格式。 在“cmd”窗口輸入如下命令切換文件目錄，以安裝目錄為“D:\Program Files\qemu”為例。d: cd D:\Program Files\qemu 執(zhí)行如下命令轉(zhuǎn)換鏡像文件格式，以轉(zhuǎn)換vmdk格式為qcow2格式的鏡像為例。qemu-img
【功能模塊】模型為https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level2_simple_inference/2_object_detection/YOLOV4_coco_detection_picture#/as
= long double時(shí)，結(jié)果會四舍五入； ② 其他類型的轉(zhuǎn)換，例如：char = int、short = int、int = float時(shí)，結(jié)果會直接截掉高位 參考博文： 賦值中的類型轉(zhuǎn)換：https://blog.csdn.net/zz460833359/a
