1 * 1卷积核转模型之后位置与源模型不一致，输入有所改变

已解决

ljl202022-08-08

用户您好，请详细描述您所遇到的问题。

1.硬件获取渠道:

2.当前系统镜像版本：1.1.21i_en

3.当前天工开物版本：

2022-08-03 17:43:40,099 INFO ########################################

2022-08-03 17:43:40,099 INFO ----------- dependency info ------------

2022-08-03 17:43:40,100 INFO hb mapper version: 1.1.58

2022-08-03 17:43:40,100 INFO hbdk version: 3.16.6

2022-08-03 17:43:40,100 INFO hbdk runtime version: 3.10.8

2022-08-03 17:43:40,100 INFO horizon_nn version: 0.9.7

2022-08-03 17:43:40,101 INFO -------- model parameters info ---------

4.问题定位：运行时报错，node[model_1/model/channel_padding/Pad] input size:2 is not equal to according op[model_1/model/channel_padding/Pad] input size，结合转换前后模型差异，定位问题所在:

5.开发的demo/案例：

6.需要提供的解决方案：处理该问题

附件:

v1/static/fileData/WX20220808-171550@2x_20220808171813.png

算法工具链

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颜值即正义
Lv.2
您好，建议更新编译环境至最新版本看看是否为已修复的问题。
OE发布包:
wget -c ftp://vrftp.horizon.ai/Open_Explorer/1.14.3/horizon_xj3_open_explorer_v1.14.3_20220727.tar.gz

文档：
wget -c ftp://vrftp.horizon.ai/Open_Explorer/1.14.3/horizon_xj3_open_explorer_v1.14.3_doc.zip

Docker:
wget -c ftp://vrftp.horizon.ai/Open_Explorer/1.14.3/docker_openexplorer_centos_7_xj3_v1.14.3.tar.gz
或者直接在线拉取docker：docker pull openexplorer/ai_toolchain_centos_7_xj3:v1.14.3
2022-08-08
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- ljl20回复颜值即正义:
  用了新版本，在checker的时候报错，报错信息如下：
  2022-08-09 18:55:35,191 INFO [Tue Aug 9 18:55:35 2022] Start to calibrate the model.
  2022-08-09 18:55:35,192 INFO There are 1 samples in the calibration data set.
  2022-08-09 18:55:35,258 INFO Run calibration model with max method.
  2022-08-09 18:55:35,506 INFO [Tue Aug 9 18:55:35 2022] End to calibrate the model.
  2022-08-09 18:55:35,506 INFO [Tue Aug 9 18:55:35 2022] Start to quantize the model.
  2022-08-09 18:55:35,598 ERROR There is an error in pass:quantize_pad. Error message:/home/jenkins/workspace/model_convert/onnx/onnx/common/ir.h:252: find: Assertion `!required || it != values_.end()` failed: /home/jenkins/workspace/model_convert/onnx/onnx/common/ir.h:252: find: required undefined attribute 'pads'
  2022-08-09 18:55:35,599 INFO [Tue Aug 9 18:55:35 2022] End to quantize the model.
  2022-08-09 18:55:35,599 INFO [Tue Aug 9 18:55:35 2022] End to Horizon NN Model Convert.
  请问是算子不支持吗？
  2022-08-09
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- ljl20回复ljl20:
  现在看起来新版本不支持channel padiing，旧版本转模型会对网络结构做一些改变
  2022-08-10
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- 颜值即正义回复ljl20:
  您好，我们支持H、W维度的pad，不支持channel维度的pad。
  2022-08-10
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- ljl20回复颜值即正义:
  但是，我在之前旧版本的转模型工具链，是可以正常处理的，只是转模型后的算子发生了改变。在新的工具链我用concat代替了channel padding，替代后的onnx模型是可以本地跑的，但是在转模型的时候报这个错误，能帮忙看下什么问题吗？
  2022-08-11 18:23:53,953 INFO Model input names: ['input_1']
  2022-08-11 18:23:53,953 INFO Create a preprocessing operator for input_name input_1 with means=[128.], std=[128.], original_input_layout=NCHW, color convert from 'RGB' to 'BGR'.
  2022-08-11 18:23:53,974 INFO Saving the original float model: mediapipep_hand_original_float_model.onnx.
  2022-08-11 18:23:53,975 INFO [Thu Aug 11 18:23:53 2022] Start to optimize the model.
  2022-08-11 18:23:54,179 INFO [Thu Aug 11 18:23:54 2022] End to optimize the model.
  2022-08-11 18:23:54,186 INFO Saving the optimized model: mediapipep_hand_optimized_float_model.onnx.
  2022-08-11 18:23:54,186 INFO [Thu Aug 11 18:23:54 2022] Start to calibrate the model.
  2022-08-11 18:23:54,188 INFO There are 100 samples in the calibration data set.
  2022-08-11 18:23:54,222 INFO Run calibration model with default calibration method.
  2022-08-11 18:23:55.205554198 [E:onnxruntime:, sequential_executor.cc:183 Execute] Non-zero status code returned while running Concat node. Name:'onnx_graphsurgeon_node_0' Status Message: Not satisfied: dim_value == inputs_0_dims[axis_index]
  concat.cc:79 PrepareForComputeNon concat axis dimensions must match: Axis 0 has mismatched dimensions of 1 and 8
  2022-08-11 18:23:55,206 INFO Reset batch_size=1 and execute calibration again..
  2022-08-11
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- 颜值即正义回复ljl20:
  你好，从报错信息看，concat维度是Axis 0，也就是batch维度，而不是期望的channel维度，您在模型转换期间应该会生成一个xxx_original_float_model.onnx，用netron可视化一下，麻烦您提供一下截图哈，辅助我们进一步分析问题。
  2022-08-12
  1
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- ljl20回复颜值即正义:
  我在concat的时候，为实现channel padding，做了如下处理
  这里是batchsize为1，转模型的时候报了上面的问题，然后我在yaml.config文件中配置了batchsize为1，如图
  校准图片100张，转模型时的报错信息为：
  模型截图为：
  另外还有一个疑问，为什么我最开始的工具链版本，channel_padding是支持的？
  2022-08-12
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- ljl20回复ljl20:
  最开始支持的工具链版本，quantized_model.onnx模型的截图为：
  由图得，最初始的工具链版本，是通过transpose，padding，transpose三个过程实现了channel_padding算子，但是就是1 * 1的conv位置出现了偏移。
  2022-08-12
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- ljl20回复ljl20:
  想转的onnx模型截图为：
  相关信息都在这里了，麻烦帮忙看一下，谢谢了哈
  2022-08-12
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- 颜值即正义回复ljl20:
  原来不支持推测也是因为C维度padding的原因，老版本pad是跑在cpu上的。
  2022-08-12
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- 颜值即正义回复ljl20:
  您这个concat的模型方便提供吗？
  2022-08-12
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- 颜值即正义回复ljl20:
  我们搭建了一个类似的子结构，未能复现您的问题：
  2022-08-12
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- ljl20回复颜值即正义:
  可以啊，我发原始模型给你可以吗，怎么发给你呢
  2022-08-15
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- 颜值即正义回复ljl20:
  可以的，可以加：Horizon_robot，发给我们。
  2022-08-15
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- 颜值即正义回复颜值即正义:
  该问题可以忽略，不影响模型转换结果哈
  2022-08-15
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