[参考译文] PROCESSOR-SDK-AM69A：PROCESSOR-SDK-AM69A：PROCESSOR-SDK-AM69A：在运行 TIDL 的 AM69A 上部署定制的 Yolov8s 模型时遇到问题

您好：  

此 TT 已被重定向、现已发送给正确的人员。 对延迟深表歉意。

此致、

Christina

您好：

您是否还能发送导入配置和完整日志？

请根据您的能力填写此表。  

谢谢、

Christina

尊敬的 Chris：
我们希望针对您的套件测试我们经过自我训练的模型。 以前、我们获得了支持、可以成功地使用 ResNet101 进行测试、但现在我们正在尝试相同的步骤、但它无法正常工作。 报告了一个错误—您能否在此处查看信息流
e2e.ti.com/.../5856873

尊敬的 Le：

您能否通过 E2E 直接共享您的文件？ 由于 TI 的安全保障、我在从 Google Drive 下载时遇到问题。 此外、我认为我们也失去了对该链路的访问权限。  

此致、

Christina

尊敬的 Chris：

这是我们在 AM69A 板上测试推理时间时遇到问题的模型文件

尊敬的 Chris：  
您有任何更新吗？

尊敬的 Le：

此模型中有不受支持的图层。  注意到 SVG 文件中的灰色块？  这些是不受支持的层。  该模型无法  在 TIDLRT 下编译或运行。  要 编译此模型、您需要通过 OSRT 导入它。

要在 OSRT 下导入：

转到 edgeai-tidl-tools/examples/osrt_python/ort

vi ./ model_config.py

添加以下配置、调整模型所在的 model_path。

“yolov8s"：“：create_model_config (
Source=AttrDict (
model_url=“Not_importable"，“，</s>、
推断形状=真、
)、
前进程=AttrDict(
调整大小=256、
作物=224、
data_layout=“NCHW"，“，</s>、
resize_with_pad=False、
REVERSE_CHANNES=False、
)、
Session=AttrDict(
session_name=“onnxrt"，“，</s>、
model_path=“/home/root/yolov8s/yolov8s.onnx 、
Input_Mean=[123.675,116116.28,103.53]、
INPUT_SCALE=[0.017125、0.017507、0.017429]、
Input_optimization=True、
)、
TASK_TYPE=“Classification"，“，</s>、
Extra_info=AttrDict (num_images=numImages、num_class=1000)、
可选_options=AttrDict (
DEBUG_LEVEL= 1、
)、
)、

然后通过以下方式运行：

python3 ./onnxrt_ep.py -c -m yolov8s.  

这将在 edgeai-tools-tidl/model-artifacts/yolov8s/下生成工件

此致、

Chris

您好！

您的 onnx 测试文件不是 10.01 版、因为它使用的是以下内容：

CONFIG[model_path']

而不是  

CONFIG[“session"]["model_path"]</s>“ ““

这表明它不是来自当前版本。  您可以尝试使用 10.01 版本吗？

此致、

Chris

尊敬的 Chris：  

我们使用 了 edgeai-tidl-tools-10_01_00_02 和固件版本 10.01