size_with_stride = output_attrs.n_elems * sizeof(float); dump_tensor_attr(&output_attrs); float input_data[batch_size][state_dim] = {1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0...
size_with_stride 表示考虑步幅后的张量大小。 fmt 表示张量的格式。 type 表示张量的数据类型。 qnt_type 表示张量的量化类型。 zp 表示张量的零点值。 scale 表示张量的比例因子。 */ printf(" index=%d, name=%s, n_dims=%d, dims=[%s], n_elems=%d, size=%d, w_stride = %d, size_with_stride=...
或者rknn_model.cpp(以零拷贝接口为例): #include "rknn_api.h" #include <float.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <sys/time.h> const int batch_size = 1; const int state_dim = 34; const int act_dim = 12; using namespace std; static inline ...
size_with_stride);// Set memory for each input channelrknn_set_io_mem(ctx, app_ctx->input_mems[i], &input_attrs[0]);// Allocate memory for each output channelrknn_tensor_mem* output_mems[i] = rknn_create_mem(ctx, output_attrs[i].size_with_stride);// Set memory for each output...
input_mem[0] = rknn_create_mem(context,input_attr[0].size_with_stride); // 申请输入内存,表示补齐了无效像素后,实际存储图像数据所占用内存空间的大小 output_mem[0] = rknn_create_mem(context,output_attr[0].n_elems*sizeof(float)); // 输出数据所占内存为输出数据的元素个数乘以每个元素所占的...
memcpy(mInputMemAttrs[0]->virt_addr, mImgDataSet, mInputAttrs[0].size_with_stride); } else { // 通用API mEyeClassifyInputs[0].buf = mImgDataSet; rknn_inputs_set(mEyeClassifyCtx, mIONum.n_input, mEyeClassifyInputs); } 我不知道问题出现在哪里,我检查了mImgDataSet的数据没有问题,检查代码...
sdk version: 1.6.0 (9a7b5d24c@2023-12-13T17:31:11) driver version: 0.9.2 model input num: 1, output num: 3 index=0, name=images, n_dims=4, dims=[1, 640, 640, 3], n_elems=1228800, size=1228800, w_stride = 640, size_with_stride=1228800, fmt=NHWC, type=INT8, qnt_type...
INPUT_SIZE =300if__name__ =='__main__':# Create RKNN objectrknn = RKNN()# Direct Load RKNN Modelret = rknn.load_rknn('./test.rknn')ifret !=0:print('Load model failed') exit(ret)print('done')# Set inputsorig_img = cv2.imread('./1.jpg') ...
net = Conv3d(3, 64, kernel_size=[2,3,3], stride=[1,2,2]) net.eval() trace_model = torch.jit.trace(net, torch.Tensor(1,3,2,180,360)) trace_model.save('./sqnet.pt') Then follow the rknn api as below: input_size_list = [[3,2,180,360]] #stacked 3D images ...
INPUT_SIZE = 160 if __name__ == '__main__':# Create RKNN object rknn = RKNN(verbose=...