【经验】车规级SoC R CAR V3H2平台端工具链转换前 mobilenetv2.onnx浮点模型推理验证

时间： 2023-09-24 来源：世强

在RENESAS 车规级SoC R CAR V3H2平台上推理模型前，我们需要训练好自己的模型，目前通常采用迁移调优模型方式形成满足需求的浮点模型，并验证浮点模型的精度，耗时等性能，本文在ubuntu上用python推理浮点mobilenetv2.onnx模型。

我们在公版的mobilenetv2模型基础上，迁移调优学习了自己采集的图片数据形成了自己要求的mobilenetv2.onnx模型。

运行python文件推理出错：

进入虚拟环境pytorch：

再来运行.py文件推理：

推理成功，我们看一下python文件推理代码：

在python代码中填入了模型文件路径，推理的图片，以及分类对应的的.json文件，这样我们就完成了浮点模型的推理验证，也可以继续做一个数据集的benchmarch，来确认精度，耗时并继续优化。

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