jxt1234 comments

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                                            jxt1234

ONNX转换成MNN模型结果错误

ConvTranspose with group + BN / Scale 的合并有 bug ，内部已经修复，等待同步中

Python 多次推理会有结果不一致的情况

numpy 数据转到 mnn 后建议 copy 一下。另外建议不要用 session 接口。换用 module api ，可参考 pymnn/examples/MNNExpr/mnn_numpy_cv_demo.py

auto var_shape = _Input({(int)mInfo->dim.size()}, NCHW, halide_type_of()); auto shapePtr = var_shape->writeMap(); memcpy(shapePtr, &mInfo->dim[0], mInfo->dim.size() * sizeof(int)); VARP tmpVarp = _Fill(_Shape(var_shape, mInfo->order == Dimensionformat::NCHW), _Scalar(value)); 这段逻辑是有问题的，这样 fill 出来的 shape 是 {dim.size()} 而非...

求教 expr 中_Fill 的正确用法

可以试试在 onForward 之前加一句 inVarp.fix(VARP::InputType::CONSTANT)

c++ 链接MNN后，编译报错，无法解析的外部符号 _std_init_once_link_alternate_names_and_abort和_std_min_element_4

像是因为 vs 版本不一致

c++ 链接MNN后，编译报错，无法解析的外部符号 _std_init_once_link_alternate_names_and_abort和_std_min_element_4

链接mnn的主工程要打开 C++ 11 这个选项

mnn 模型，Android 平台 benchmark 测试，推理使用 openCL, vulkan 都比 CPU 慢，可能是什么原因？

可能是有尺寸超出。换用 buffer 试下吧。 OpenCL: numberThread 设成 68 Vulkan ：编译时加上 -DMNN_VULKAN_IMAGE=OFF

mnn 模型，Android 平台 benchmark 测试，推理使用 openCL, vulkan 都比 CPU 慢，可能是什么原因？

另外模型文件我好像没收到，重新发一下?