[参考译文] PROCESSOR-SDK-J721S2：使用 SDK 版本 j721s2-evm-09_01进行模型转换时出错

您好！

感谢您的咨询和附件。  DepthToSpace 在9.01和10.01中是受支持的运算符。  在10.01文档(此处)中、我们提到这个层只有在卷积层之后才是最佳的。  当 depthToSpace 不在卷积层之后(问题 ID TIDL-4329)时、似乎存在一个已知问题(不仅仅是次优化)。  我正在检查此问题是否有已知的解决方法。  

此致！

会的

您好；

我们已下载您的模型并尝试运行它们。 但是、我们遇到了一些问题、无法重现您报告的结果。

以下是我们结束时的更新：

我已经在"model_configs.py"中添加了一个函数""quicksrnet_large_2x"：create_model_config"、并使用 python ONNX 脚本(onnxrt_ep.py)对其进行编译。  

但 TIDL 编译无法完成。  

您可以提供您的脚本、还是仅提供"creat_model_config"部分。 我们可以重现您的问题。

  下面是我的这个、您的模型已被命名为"quicksrnet_Large_2x"：

======================================================================

"quicksrnet_LARGE_2x"：create_model_config (
source=AttrDict (
#model_url="/models_base_path/quicksrnet_LARGE_2x_TJ_512_640_v6_sim_opt11.onnx"、
INFORE_SHAPE=真、
)、
preprocess=AttrDict (
大小调整=256、
CROP=224、
DATA_LOADY="NCHW"、
resize_with_pad=False、
REVERSE_CHANNELS=False、
)、
Session=AttrDict (
Session_name="onnxrt"、
#model_path=os.path.join (models_base_path、"quicksrnet_LARGE_2x_TJ_512_640_v6_sim_opset11.onnx")、
model_path=os.path.join ("quicksrnet_LARGE_2x_TJ_512_640_v6_sim_opset11.onnx"/home/root)、
input_mean=[123.675,116116.28,103.53]、
INPUT_SCALE=[0.017125、0.017507、0.017429]
Input_optimization=True、
)、
task_type="分类"、
EXTRA_INFO=AttrDict (num_images=numImages、num_classs=1000)、
)、

尊敬的 Wen：

请尝试以下更改、并将模型放入"模型/公共"。 还请删除 onnxrt_ep.py 中的后处理。

+
+"TEST_model1"：create_model_config (
+ source=AttrDict (
+ model_url="dummy"、
+ infer_shape=True、
+)、
+ preprocess=AttrDict (
+ resize=256,
+ CROP=224,
+ data_layout="nchW"、
+ resize_with_pad=False、
+ REVERSE_CHANNELS=False、
+)、
+ session=AttrDict (
+ Session_name="onnxrt"、
+ model_path=os.path.join (models_base_path、"xxx.onnx")、
+ input_mean=[123.675,116116.28,103.53]、
+ INPUT_SCALE=[0.017125、0.017507、0.017429]、
+ input_optimization=True、
+)、
+ task_type="分类"、
+ EXTRA_INFO=AttrDict (num_images=numImages、num_classs=1000)、
+)、

此致

Joe

您好、Joe；

在这里进行校正。  

我现在刚刚通过了 test_Model2 (noD2S)模型编译。 这花了很长的时间,但它通过了。 很抱歉输入错误信息。

将随时向您通报最新情况。

谢谢。此致

您好、Joe。
当前 TIDL 中不支持 DepthToSpace 运算符、但作为一种变通方法、您可以将 depthToSpace 运算符转换为以下整形和转置组合：

如果您不喜欢按照上述建议进行 Onx 修改、我们可以为您提供实用程序。

您可以在 主 TexasInstruments/edgeai-tidl-tools··GitHub 上的 edgeai-tidl-tools/docs/version_compatibility_table.MD中参阅版本兼容性表。 我们使用以下组合进行了测试、它可以正常工作：

此致、

Gourav