amct_onnx calibration --model ./model/yolov5s.onnx --save_path ./results/yolov5s_int8 --input_shape "images:1,3,640,640" --data_dir "./data/image/" --data_types "float32"复制 此时可以生成 yolov5s_int8_deploy_model.onnx yolov5s_int8_fake_quant_model.onnx yolov5s_int8_qu...
<!DOCTYPE html> 概览 本节给出命令行场景所使用的参数概览。 如果通过amct_onnx calibration --help命令查询出的参数未解释在表1,则说明该参数预留或适用于其他芯片版本,用户无需关注。使用amct_onnx命令行进行量化时,命令有两种方式,用户根据实际情况进行选择:amct_o
在Docker中安装acmt_onnx模型量化时,运行cd amct_onnx_op && python3 setup.py build时,报错: [INFO]'/home/mdc510/share/mdc_workspace/MDC_AS31XM1X_ACC_LIB/amct/amct_onnx/amct_onnx_op/inc/onnxruntime_cxx_api.h' already exist, no need to download. [INFO]'/home/mdc510/share/mdc_...
使用yolov5的官方代码和开源模型yolov5s.pt进行实验,yolov5s.pt转化为yolov5s.onnx备用。使用coco数据集val2017的前10张图像(000000000139.jpg-000000001000.jpg)加上yolov5测试样张(bus.jpg和zidane.jpg)作为校准集。 量化命令: amct_onnx calibration --model="./yolov5s.onnx" --save_path="./amct-onn...
样例:https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/python/level1_single_api/9_amct/amct_onnx/mobilenet_v2 【操作步骤&问题现象】 1、使用已经量化好的onnx文件(自己的),使用脚本进行转换为昇腾可识别的fake量化onnx。 模型与脚本在zip中 问题来源 https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-152224-1-...
如下流程详细演示如何编写脚本调用AMCTAPI进行模型量化。 说明 如下示例标有“由用户补充处理”的步骤,需要用户根据自己的模型和数据集进行补充处理,示例中仅为示例代码。 如下示例调用AMCT的部分,函数入参请根据实际情况进行调整。 导入AMCT包,并通过设置环境变量日志级别。 import amct...
安装amct成功 但是执行安装后处理时(编译并安装自定义算子包)报错: OSError: amct_onnx now only support onnxruntime/onnxruntime-gpu 1.5.2, 1.6.0 or 1.8.0. if need to use opset 13, onnxruntime/onnxruntime-gpu 1.6.0 is required; opset 14 requires onnxruntime/onnxruntime-gpu 1.8.0...
说明:查看报错的详细信息请单击上述“信息来源”链接。 cd amct_onnx_op && python3 setup.py build复制 可能原因 AMCT安装时系统要求和环境不满足要求。 AMCT目前支持在Ubuntu 20.04 x86_64(推荐)和Ubuntu 18.04 x86_64架构操作系统安装。 处理方式 按照《产品文档》中工具安装要求重新安装AMCT。本...
--help或--h 功能说明 显示帮助信息。 关联参数 无。 参数取值 无。 推荐配置及收益 无。 示例 训练后量化场景:amct_onnx calibration --help QAT模型适配CANN模型场景:amct_onnx convert --help 依赖约束 无。 父主题: 总体选项
<!DOCTYPE html> 整体约束 若接口中存在需要用户输入文件路径的参数,请确保输入路径正确,AMCT不会对路径做安全校验。若接口中存在需要用户输入文件路径的参数,重新执行量化时,该参数相关取值将会被覆盖;量化打屏日志中也会有相关文件被覆盖的warning风险提示信息。 父