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[参考译文] CCS/PROCESSOR-SDK-DRA8X-TDA4X：tidl 模型导入失败

admin
Guru**** 1999175 points
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。

https://e2e.ti.com/support/processors-group/processors/f/processors-forum/909624/ccs-processor-sdk-dra8x-tda4x-tidl-model-import-failed

器件型号：PROCESSOR-SDK-DRA8X-TDA4X

工具/软件：Code Composer Studio

您好：

            我     使用    的  是 PSDK_RTOS_auto_J7_06_02_00_21 SDK

                  我在导入   CNN  时使用  tidl_model_import.out    有  一些  问题 ，我   不知道  该怎么办   ！

                 以下是日志！

~/PSDK_RTOS_auto_J7_06_02_00_21/tidl_J7_01_00_10/ti_dl/utils/tidlModelImport$./out/tidl_model_import.out ./../../ti_dl/test/testvecs/config/import/public/caffe/tidl_import_landmark.txt
Caffe 网络文件：./../test/testvecs/models/public/caffe/landmark/mouth_model_v6_rgb.prototxt  
Caffe Model File  (咖啡因模型文件)：./../test/testvecs/models/public/caffe/landmark/mouth_model_v6_rgb2.caffemodel  
TIDL 网络文件 ：./../test/testvecs/config/tidl_models/caffe/landmark/tidl_net_landmark.bin  
TIDL IO 信息文件 ：./../test/testvecs/config/tidl_models/caffe/landmark/tidl_io_landmark_  

网络名称：RESNET_128_40_v6
iPlayer，=128
警告：无法在代码文件中找到(或不匹配) PReLU 层 fc256_Relu 的偏置、将生成随机偏置！ 仅供评估使用！ 结果都是随机的！
iPlayer，=256
警告：无法在代码文件中找到(或不匹配) PReLU 层 fc256_2_Relu 的偏置、将生成随机偏置！ 仅供评估使用！ 结果都是随机的！
iPlayer，=80

~~~~~μ A 在 PC 仿真模式下运行 TIDL 以收集每个层的激活范围~~~~~

正在处理配置文件#0：/home/super/psdk_rtos_auto_j7_06_02_00_21/tidl_j7_01_01_00_10/ti_dl/utils/tidlModelImport/tempDir/qunat_stats_config.txt
 ------------ 带有 REF_ONLY 流程的 TIDL 过程---

#0   。 。 t      3.06 。 … …
   第1名。 。 T      2.83...  … …
---------- 网络编译器跟踪-------------------------------------------------------
主迭代编号：0....

 生命周期活动缓冲区的 ID 为：10034 (0)、50033 (1)、60033 (1)、40002 (2)、20034 (0)、 33 (2)、40001 (2)、
准备内存分配：内部迭代编号：0
内存重叠问题、dataId = 6、baseAddrconstSatisfied =-1
主迭代编号:1...

 生命周期活动缓冲区的 ID 为：10034 (0)、50033 (1)、60033 (1)、40002 (2)、20034 (0)、 33 (2)、40001 (2)、
准备内存分配：内部迭代编号：0
成功的内存分配

---------- 网络编译器：提供分析结果---

(二
**               所有型号检查均通过         **
(二

谢谢！

Shuai

  • 0
    TI__Guru**** 1999175 points
    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。

    如果您参考这些警告。 您可以忽略这一点、这些是调试信息


    iPlayer，=128
    警告：无法在代码文件中找到(或不匹配) PReLU 层 fc256_Relu 的偏置、将生成随机偏置！ 仅供评估使用！ 结果都是随机的！
    iPlayer，=256
    警告：无法在代码文件中找到(或不匹配) PReLU 层 fc256_2_Relu 的偏置、将生成随机偏置！ 仅供评估使用！ 结果都是随机的！
    iPlayer，=80

  • 0
    TI__Guru**** 1999175 points
    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。

    您好：Kumar  

         但    在下一步    我  运行  ./PC_DSP_TEST_dl_algo。使用          导入  的模型    、结果    不 正确！

         因此  、我 认为     模型   导入   仍然 存在  一些  问题！

    谢谢！

    Shuai

         

  • 0
    TI__Guru**** 1999175 points
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    请按照此处的步骤获取第一个不匹配层的详细信息

    http://software-dl.ti.com/jacinto7/esd/processor-sdk-rtos-jacinto7/latest/exports/docs/tidl_j7_01_01_00_10/ti_dl/docs/user_guide_html/md_tidl_fsg_steps_to_debug_mismatch.html

  • 0
    TI__Guru**** 1999175 points
    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。

    您好：Kumar

        CNN 中有多个前置、但最后两个完全连接报告了问题！

       int32_t dataSize = TIDLPCLayers.layerParams.batchNormalParams.numChannels；    我   检查 这里        的 dataSize=1

       以下是日志！

    ArcSoft CHECK：dataSiz=36、TIDLPCLayers.BIAS.bufSize=36、TIDLPCLayers.bias.ptr=0x55695ba71f90、TIDLPCLayers.weights.ptr=0x55695ba71ef0、TIDLPCLayers.weams.bufSize=36、TIDLPCLayers.slope.ptr =0x55695ba7c480、TIDLPCLayers.slope、bufSize=36！

    ArcSoft CHECK：dataSiz=36、TIDLPCLayers.BIAS.bufSize=36、TIDLPCLayers.bias.ptr=0x55695ba7c520、TIDLPCLayers.weights.ptr=0x55695ba76480、TIDLPCLayers.weams.bufSiz=36、TIDLPCLayers.slope.ptr =0x55695ba76520、TIDLPCLayers.slope、bufSize=36！

    ArcSoft CHECK：dataSiz=36、TIDLPCLayers.BIAS.bufSize=36、TIDLPCLayers.bias.ptr=0x55695ba3fe90、TIDLPCLayers.weights.ptr=0x55695ba32a30、TIDLPCLayers.weakers.bufSiz=36、TIDLPCLayers.slope.ptr =0x55695ba32cd0、TIDLPCLayers.slope、bufSize=36！

    iPlayer，=128

    ArcSoft CHECK：dataSize=1、TIDLPCLayers.BIAS.bufSize=128、TIDLPCLayers.bias.ptr=0x55695ba68530、TIDLPCLayers.weights.ptr=0x55695ba71bf0、TIDLPCLayers.weats.bufSize=128、TIDLPCLayers.slope.ptr =0x55695ba7c010、TIDLPCLayers.slope、bufSize=128！

    警告：无法在代码文件中找到(或不匹配) PReLU 层 fc256_Relu 的偏置、将生成随机偏置！ 仅供评估使用！ 结果都是随机的！

    iPlayer，=256

    ArcSoft CHECK：dataSiz=1、TIDLPCLayers.BIAS.bufSize=256、TIDLPCLayers.bias.ptr=0x55695ba4dc50、TIDLPCLayers.weights.ptr=0x55695ba82fd0、TIDLPCLayers.weats.bufS=256、TIDLPCLayers.slope.ptr =0x55695ba5f580、TIDLPCLayers.slope、bufSize=256！

    警告：无法在代码文件中找到(或不匹配) PReLU 层 fc256_2_Relu 的偏置、将生成随机偏置！ 仅供评估使用！ 结果都是随机的！

    iPlayer，=80

    谢谢！

    Shuai

  • 0
    TI__Guru**** 1999175 points
    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。

    您好：Kumar

            层 LEVLE 布线在 tidl/test/trace 文件夹中生成。

           推理软件为每个数据 ID 生成两个文件

           caffe_tidl_infer_eye.txt_0000_00001_00064x00064.y

           caffe_tidl_infer_eye.txt_0000_00001_00064x00064_float.bin

             float.bin 是            每  层的输入吗？

                      什么保存在.y 中？

    谢谢！

    Shuai

  • 0
    TI__Guru**** 1999175 points
    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。

    您好：

             从  下面  的表  编号 Channels = 1    、所以  它实际上是128、所以这是一个警告

     

    ----------------------------------------------------------------------
     Num|TIDL 层名称              |组|#Ins |#outs | Inbuf ID                      | Outbuf ID |在 NCHW                            | OUT NCHW                           |中
    ----------------------------------------------------------------------
       0|TIDL_DataLayer               |    0|   -1|    1| x    x  x  x   x  x  x x | 0                   0       0       0 |      1       3     128     128 |
       1|TIDL_ConvolutionLayer        |    1|1| 1| 0           x    x  x  x x   x  x | 1      |      1       3     128     128 |      1       4      64      64 |
       2|TIDL_BatchNormalLayer          |    1|    1| 1|     x      x  x  x x   x  x | 2      |      1       4      64      64 |      1       4      64      64 |
       3|TIDL_ConvolutionLayer        |    1|1| 1|         2  x    x  x  x x   x  x | 3      |      1       4      64      64 |      1       8      32      |
       4|TIDL_BatchNormalLayer          |    1|1|        1| 3  x    x  x  x x   x  x | 5      |      1       8      32      32 |      1       8      32      32 |
       5|TIDL_ConvolutionLayer        |    1|1| 1|         5  x    x  x  x x   x  x | 6      |      1       8      32      32 |      1       8      32      32 |
       6|TIDL_PoolingLayer            |    1|    1| 1|     2  x    x  x  x x   x  x | 4      |      1       4      64      64 |      1       4      32      32 |
       7|TIDL_ConcatLayer             |    1|    2|    1| 4  6  x    x  x  x x x   X | 7      |      1       4      32      |      1      12      32      |
       8|TIDL_BatchNormalLayer          |    1|1|1|         7  x    x  x  x x   x  x | 8      |      1      12      32      32 |      1      12      32      32 |
       9|TIDL_ConvolutionLayer        |    1|    1| 1|     8  x    x  x  x x   x  x | 9      |      1      12      32      32 |      1      12      16      16 |
      10|TIDL_BatchNormalLayer          |    1|1|        1| 9  x    x  x  x x   x  x | 11      |      1      12      16      16 |      1      12      16      16 |
      11|TIDL_ConvolutionLayer        |    1|1| 1|        11  x    x  x  x x   x  x | 12      |      1      12      16      16 |      1      12      16      16 |
      12|TIDL_PoolingLayer            |    1|1| 1|         8  x    x  x  x x   x  x | 10      |      1      12      32      32 |      1      12      16      16 |
      13|TIDL_EltWiseLayer            |    1|2|1|        10 12  x    x  x  x x   X | 13      |      1      12      16      |      1      12      16      16 |
      14|TIDL_BatchNormalLayer          |    1|1|        1| 13  x    x  x  x x   x  x | 14      |      1      12      16      16 |      1      12      16      16 |
      15|TIDL_ConvolutionLayer        |    1|1|        1| 14  x    x  x  x x   x  x | 15      |      1      12      16      |      1      12       8       8 |
      16|TIDL_BatchNormalLayer          |    1|1|        1| 15  x    x  x  x x x   x  x | 17      |      1      12       8       8 |      1      12       8       8 |
      17|TIDL_ConvolutionLayer        |    1|1|        1| 17  x    x  x  x x   x  x | 18      |      1      12       8       |      1      24       8       |
      18|TIDL_PoolingLayer            |    1|1| 1|        14  x    x  x  x   x  x | 16      |      1      12      16      |      1      12       8       8 |
      19|TIDL_ConcatLayer             |    1|    2|    1| 16 18  x    x  x  x x   X | 19      |      1      12       8       |      1      36       8       |
      20|TIDL_BatchNormalLayer          |    1|1|        1| 19  x    x  x  x x   x  x | 20      |      1      36       8       |      1      36       8       8 |
      21|TIDL_ConvolutionLayer        |    1|1| 1|        20  x    x  x  x x   x  x | 21      |      1      36       8       |      1      36       4       |
      22|TIDL_BatchNormalLayer          |    1|1|        1| 21  x    x  x  x x   x  x | 23      |      1      36       4       |      1      36       4       |
      23|TIDL_ConvolutionLayer        |    1|1| 1|        23  x    x  x  x x   x  x | 24      |      1      36       4       |      1      36       4       |
      24|TIDL_PoolingLayer            |    1|    1| 1|    20  x    x  x  x x   x  x | 22      |      1      36       8       |      1      36       4       |
      25|TIDL_EltWiseLayer            |    1|2|        1| 22 24  x    x  x  x x x   X | 25      |      1      36       4       |      1      36       4       |
      26|TIDL_BatchNormalLayer          |    1|1|        1| 25  x    x  x  x x   x  x | 26      |      1      36       4       |      1      36       4       |
      27|TIDL_ConvolutionLayer        |    1|1|        1| 26  x    x  x  x x   x  x | 27      |      1      36       4       |      1      72       2       |
      28|TIDL_FlattenLayer            |    1|    1| 1| 27      x    x  x  x x x   x  x | 28      |      1      72       2       |      1              1 1     288 |
      29|TIDL_InnerProductLayer       |    1|1|        1| 28  x    x  x  x x   X  x | 29      |      1       1       1     288 |      1              1 1     128 |
      30|TIDL_BatchNormalLayer          |    1|1|        1| 29  x    x  x  x x   x  x | 30      |      1              1 1     128 |      1              1 1     128 |
      31|TIDL_InnerProductLayer       |    1|1|        1| 30  x    x  x  x x   x  x | 31      |      1              1 1     128 |      1       1       1     256 |
      32|TIDL_BatchNormalLayer          |    1|1|        1| 31  x    x  x  x x   x  x | 32      |      1       1       1 1     256 |      1       1       1     1 256 |
      33|TIDL_InnerProductLayer       |    1|    1| 1|    32  x    x  x x  x x   x  x | 33      |      1       1       1 1     256 |      1       1       1      80 |
      34|TIDL_DataLayer               |    0|    1|   -1| 33  x      x x  x x   X  x | 0      |      1              1 1      80 |      0              0       0 |
    ----------------------------------------------------------------------
    谢谢！

    Shuai