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慢了好几倍

> 您看一下 GPU 利用率是否一致？ 或者使用 `git diff commit_id1. commit_id2 ` 看一下主要代码差异。正常情况下不会出现这种问题的。 我还想问一下：为什么给的预训练权重有很多个卷积块都是0，还有就是直接对你们的预训练权重量化是没有问题的，但是假如自己的数据训练之后，再量化之后目标框就有偏差了。（你们的预训练权重是训练之后经过了什么操作吗？）

 这里的model 的参数的精度是混合的，但是images是float,这样推理会报错

想问一下，你量化编译到RK上面之后数据置信度都是0了,请问你是正常的吗？

> 您好，git里提供的yolov6s.pt，有的weights的某个通道的权值全都是0， (例如backbone.stem.rbr_dense.conv.weight): > > mm.backbone.stem.rbr_dense.conv.weight Parameter containing: tensor([[[[-0.0000e+00, 0.0000e+00, -0.0000e+00], [ 0.0000e+00, 0.0000e+00, -0.0000e+00], [ 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]], > > ``` > [[-0.0000e+00, -0.0000e+00, -0.0000e+00], > [ 0.0000e+00, 0.0000e+00,...

@YijiaZhao 好的，感谢哈 我去试一下

> 我想问一下，你们的训练之后或者训练中做了什么操作吗？ 为什么有那么多卷积核的权值都是0？ > @LYHTZHANGJIANG 可以拉取最新的代码重新试一下看看

我也遇到同样的问题，请问解决了吗？