[参考译文] PROCESSOR-SDK-J784S4：TIDL TopK 的意外索引形状：预期 (1、1、30、1)、GOT (1、4、30、1)

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Other Parts Discussed in Thread: AM69A

请注意，本文内容源自机器翻译，可能存在语法或其它翻译错误，仅供参考。如需获取准确内容，请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

部件号：PROCESSOR-SDK-J784S4
主题中讨论的其他器件：AM69A

工具/软件：

您好：

我使用的是包含TopK运算符的 ONNX 模型。（附件中的模型）我想使用以下参数在 TIDL 上运行该模型：

在这种情况下、输出应如下所示：

在运行时,使用 16 位量化我会遇到以下形状不匹配:“ 来自｛1、1、30、1｝模型的预期形状与输出索引的实际形状｛1、2、30、1｝不匹配 “

这些是输出形状：
顶部 K 值形状：(1、1、30、1)
Top-K 指数形状：(1、 2. 、30、1)

我使用的是 SDK ti-processor-sdk-rtos-j784s4-evm-10_01_00_04

为什么值和指数之间存在形状差异？

您能帮助我解决我的问题吗？

0 admin 3 个月前

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尊敬的 Ghassen：

感谢您提供详细信息。 TopK 存在一个可能相关的待处理问题。我会检查您是否也受到影响。

此致、

Chris

0 admin 3 个月前

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尊敬的 Ghassen：

这似乎是一个输出问题。我连接了一个 Jupyter 笔记本,其张量形状为[1,1,10,1],因此更容易理解（100 是许多数字要通过）。我还附加了脚本,以生成带有[1,1,10,1]张量的 topk 模型。了解笔记本电脑的唯一要点是、您需要具有可正常工作的 10_01_04_00 环境设置。

在 modeldir ='中设置 10_01_04_00 环境 '+version+'/edgeai-tidl-tools/tools/AM69A/tidl_tools /' （单元 4）。

必须将输出.bin 文件读取为 32 位值、数据位于 float32 中、索引位于 int32 中。

索引= np.fromfile（“out/my_data.bin",dtype=np.uint32)“）
数据= np.fromfile（“out/my_data.bin",dtype=np.float32)“）

如果您不想使用 Jupyter 笔记本、只需从导入和推理单元格中复制--参数、然后从导入/推理配置文件中运行。

此致、

Chris

处理器（参考译文帖）(Read Only)