【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




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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