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3天内不再提示
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同样的模型，用rknn-toolkit 进行转换，可以正常转换，但是用rknn-toolkit2（rk3566)进行转换，提示如下错误。该问题是因为 rknn-toolkit2 已经不支持了facenet的模型转换吗？
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16个回答
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NPU只对op层面做支持，我们不会把市面所有模型都跑一遍。
不支持的op要么换掉，要么自定义，要么拉出来放到rknn外实现。你这个看过去也有可能是版本不匹配，建议你rknn文档先看一遍 |
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关键是 你这个rknn-toolkit 是支持的啊，怎么到 rknn-toolkit2 反而取消了呢，没有考虑向下兼容吗?
是对 rknn-toolkit2 进行了裁剪吗？ |
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建议你先把文档看一遍，这个看过去不会支持不了。版本不匹配可能性更大
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版本不匹配，你是只芯片与sdk的版本吗，现在的板子是 rk 3566 ，就是按照你们的文档，要换成 rknn-toolkit2的啊
而且目前都是再ubuntu系统上进行转换的，你说的版本不匹配 指的什么呢，我现在都没有走到推理那一步，现在是转换模型都失败啦，同样的流程，rknn-toolkit （1.7.1）版本是可以转换成功的，rknn-toolkit 2就转换找不到OP |
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为了保持一致性，我都是再同一台服务器上搭建的同样的环境（除了你们的转换工具包不一样，其他的依赖库版本都一样的）所以你说的版本不匹配 是指的哪方面的呢
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你tensorflow什么版本
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1.14.0,
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1.14.0,按照你们的文档安装的版本
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你模型没开推理模式转的吧？
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没开，因为之前就发现有问题，所以就只进行了模型转换处理
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不开推理模式freeze的模型rknntoolkit1也是转不过的
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不好意思确认一下，你说的推理模式是指 rknn.build 之后的interface 操作，还是 某个配置项啊，如果是 指interface 的话。我这里确实都没有开，但是rknntoolkit1 确实是转换成功啦。build 是成功的，但是rknntoolkit2 就报第一栏的那种错误
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现在的对比情况，就是两套工具下的转换程序的流程是一致的，rknntoolkit1 没有报错并且有RKNN模型生成，rknntoolkit2 报错啦
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tensorflow的接口，pytorch也有类似接口，模型在训练模式和推理模式是不一样的
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哦。但是从我这里的试验结果来看，流程是一样的啊（所以tensorflow那一部分也是没有修改的），唯一不同的就是rknntoolkit1 与rknntoolkit2（还有就是参数不同，参数都是根据你们不同版本的文档修改调整的），所以我现在想确认的是 rknntoolkit2 与rknntoolkit1 的改动有这么大吗，从转换结果来看，rknntoolkit1 是支持该 op的，但rknntoolkit2 却不支持，但是我无法看到你们的内部调用情况，所以需要您帮忙分析一下，是不是由于rknntoolkit1 与rknntoolkit2 的不同导致的，如果是这样的话，我好想其他办法解决这个问题，如果是参数或者函数调用的话，那方便指导一下那些参数有可能导致这些情况不！
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两个是不同架构的npu，toolkit也是新开发的。
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