专栏算法工具链在J5对BEVFormer算法进行Calibration操作时遇到报错

在J5对BEVFormer算法进行Calibration操作时遇到报错

已解决
Lmh2024-08-29
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J5_OE_1.1.74

在对BEVFormer算法进行Calibration操作的时候发生了如下图1所示报错信息；报错部分代码如图2所示153行，另外根据报错信息所示，是执行循环操作时的报错；那么请问在Calibration过程中所有执行循环或判断操作的相关代码都会报错吗?这类问题该如何解决呢？

我们已经掌握了from horizon_plugin_pytorch.utils.fx_helper import wrap as fx_wrap 这种包装函数的处理，但是这段代码是BEV算法中在做特征时序融合操作，我们不希望被包装，那么能否有其他处理手段来解决这类循环操作的报错呢？

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征程5
评论1
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  • Huanghui
    Lv.5
    你好，是的，Calibration过程会对模型结构进行调整已插入校准节点，其中所有执行循环或判断操作的相关代码都会报错！目前处理这个文档的方法就是fx_wrap，而且fx_wrap是不会影响功能的。
    2024-09-03
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    • Lmh回复Huanghui:

      你好，之前另外一位地平线的工程师给我们讲的是： 使用fx_wrap函数是将被包装的部分代码跳过calibration操作，使得这部分的性能受到影响；

      但是你现在所讲意思是说fx_wrap函数并不会跳过calibration操作，也就是说被包装的部分仍然进行了calibration操作， 那这个fx_wrap函数的具体功能到底是什么呢？

      2024-09-03
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    • Huanghui回复Lmh:
      不是这个意思哈，我的意思是fx_wrap之前的报错应该因为Calibration模型生成过程对原始模型结构的变动导致的，fx_wrap函数包装后相当于是个功能黑盒，内部的复杂逻辑会被包装起来，calibration操作是不会探入到内部逻辑的，也就是跳过。这也是让你们吧这部分逻辑整体包起来的原因。
      2024-09-03
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    • 默认32832回复Huanghui:

      您好！请问使用fx_wrap包装之后模型的精度是否会下降呢？

      2024-09-03
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