libofei2004 comments

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使用yolo训练后再用pnnx转模型出错

@dosu 我修改了之后导出还是报错： Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/mnt/d/项目/识别/yolo/best_pnnx.py", line 477, in export_torchscript mod = torch.jit.trace(net, v_0) File "/home/libofei/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/jit/_trace.py", line 1002, in trace traced_func =...

使用yolo训练后再用pnnx转模型出错

@dosu 目前print(v_142.shape)打出的是{torch.Size([1, 65, 80, 80])}，这样应该怎么算通道数？

使用yolo训练后再用pnnx转模型出错

@dosu 那问题来了，我既然是用官方yolov8n.pt的预训练模型进行的训练，且训练只有一个类型，我的yaml文件是： path: /mnt/d/项目/识别/yolo/train # 指向你的 val2017 文件夹 train: images/train # 训练集图片的相对路径（相对于 path） val: images/val # 验证集图片的相对路径（相对于 path） #test: images/test # 测试集路径（可选） # 类别数量 nc: 1 # COCO 80 类名称...

使用yolo训练后再用pnnx转模型出错

@dosu 80类的是144，,1类的是65，正好差79，所以view(1, 65, -1)这个应该是正确的，而不是view(1, 6, -1)，模型确实只剩一个类型了

pnnx直接转pt模型报错

@dosubot 我运行了代码, ``` import torch from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载模型 model.model.eval() dummy_input = torch.randn(1, 3, 320, 320) traced = torch.jit.trace(model.model, dummy_input) traced.save('yolov8n_ts.pt') ``` 但报错 : /home/libofei/.local/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/nn/modules/head.py:163:...

pnnx直接转pt模型报错

@dosubot 用 traced = torch.jit.trace(model.model, dummy_input, check_trace=False) traced.save('yolov8n_ts.pt') 语句或 torch.onnx.export(model.model, dummy_input, 'yolov8n.onnx') pnnx yolov8n.onnx inputshape=[1,3,320,320] 确实可以导出成功，但放在安卓程序框架(https://github.com/nihui/ncnn-android-yolov8)里运行后会出问题卡住，栈如下： art_sigsegv_fault 0x0000007ebb1124d4 generate_proposals(const ncnn::Mat &, int, const ncnn::Mat &, float, std::__ndk1::vector &) yolov8_det.cpp:180 generate_proposals(const...