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2024-08-29 19-05-00屏幕截图.png 12.13KB - 地平线trace.png 191.57KB
- 计算图不一致.png 28.72KB
- 计算图不一致_1.png 103.79KB
- 计算图不一致_2_check_mod_func是什么.png 48.37KB
- 计算图不一致_3_输出问题，改称list不报错，但是看trace具体过程发现这样会影响检查结果.png 53.73KB
- 计算图不一致_4_输出问题，计算输出部分.png 52.13KB
- 计算图不一致_5_输出问题，list输出.png 29.09KB
- 计算图不一致_6_输出问题，空列表.png 6.21KB
- bn不支持.png 20.64KB
- error 2.83KB
- fuse时获取层问题.png 42.31KB
- fuse时获取层问题_2.png 60.33KB
- fuse时获取层问题_3_融合的时候把这个融合了但是计算图节点是根据最开始的模型生成的完全限定名所以有出入？但是他本来应该会考虑到这个问题啊？直接运行没问题，但是调试报错.png 153.67KB
- fuse时获取层问题_4_遍历节点对符合的进行fuse过程.png 95.61KB
- fuse时获取层问题_6_最终修改_调试没问题但是qat训练梯度爆炸.png 99.15KB
- fuse时获取问题_5_fuse内融合rule并放入conv中过程，该剧东影响了root model.png 72.81KB
- input_scalar_type_none.png 53.64KB
- input_scalar_type_none_1_三种复制均不行.png 12.29KB
- input_scalar_type_none_2_tensor复制错误.png 41.48KB
- input_scalar_type_none_3_clone.png 25.8KB
- input_scalar_type_none_4_clone.png 34.67KB
- jit_graph输入img.png 28.19KB
- jit_graph输入img_1_flatten部分代码.png 60.77KB
- jit_graph输入img_2_修改后flatten结果.png 78.77KB
- jit_graph输入img_3_修改前.png 27.85KB
- jit_graph输入img_4_修改前flatten.png 80.68KB
- onnx_input.png 19.81KB
- onnx_input_1.png 64.3KB
- onnx_input_2.png 88.73KB
- onnx_input_3.png 122.58KB
- onnx_input_4.png 9.34KB
- onnx_input_5.png 111.41KB
- onnx_output.png 39.74KB
- onnx_output_1.png 25.66KB
- onnx_output_2.png 30.28KB
- onnx_output_3.png 19.55KB
- quantized_add_参数丢失.png 45.81KB
- quantized_add_参数丢失_1_graph.png 76.38KB
- quantized_add_参数丢失_2_定点模型对应计算图.png 43.79KB
- quantized_add_参数丢失_3_对应代码.png 36.75KB
- scalar_type_name_none.png 42.27KB
- tmp.png 49.52KB
- trace两次.png 54.31KB
- trace两次_1.png 42.5KB
- trace两次_2.png 34.95KB
- trace两次_3.png 110.41KB
- trace两次第二次.png 22.92KB
- trace两次第二次_1.png 51.43KB
- trace两次第一次.png 19.11KB
- trace两次第一次_1.png 15.73KB
- trace两次_img形状为1，6，3，512，1408，B为1，去除第一维度后送入主干网络得到结果重塑为BNCHW，第二次trace时img形状无第一维此时读入B为6导致后续出错，将B固定为1.png 61.3KB
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