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我的DepthToSpace算子运行在CPU上，但是输入输出是满足要求的，请问为什么会这样

我在板上实测模型时，发现在CPU上执行的反量化耗费了较多的时间，请问影响反量化节点速度的因素有哪些，可以如何进行优化呢

用户您好，请详细描述您所遇到的问题。1.硬件获取渠道：亚博智能天猫旗舰店2.当前系统镜像版本：开发机为ubuntu18.04, docker版本：docker_openexplorer_centos_7_xj3_v2.2.3.tar3.当前天工开物版本：Horizon OpenExplorer v2.2.3(release_date:20220617)各个模块的具体信息,请参考各个模块相关的re

原始浮点模型转换后的bin模型

docker : hub.hobot.cc/aitools/ai_toolchain_centos_7_xj3: v1.13.3在hb_mapper makertbin过程出现了reshape失败的报错浮点模型的输入为[2,3,1024,1024]，在yaml文件中也设置了input_batch为2.这里的报错与原因似乎是在calibration的过程中，程序给模型只传入了一张图片，导致resha

docker : hub.hobot.cc/aitools/ai_toolchain_centos_7_xj3: v1.13.3在ai_toolchain中跑模型的x86仿真时，出现了好像是内存不够的报错然后我在运行脚本中已经添加了"export ENV_SIM_BPU_MEM_SIZE=2147483648" 字段但是上述报错并没有消除。另外。我还有一个问题:ENV_SIM_BPU_MEM_SI

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：1.1.163.当前天工开物版本：1.1.16_202207044.问题定位：hb_mapper checker时候log报错：2022-08-12 15:38:17,961 file: onnx2horizonrt.py func: onnx2horizonrt line No: 3892 ONNX model outp

用户您好，请详细描述您所遇到的问题：系统软件版本：x3pi_ubuntu_v1.0.2使用1.10.7版本OE包进行yolov5脚本进行模型验证、转换、推理自己训练模型1. 修改源码进行模型格式转换（pt->onnx）首先使用YOLOv5-5.0版本的源码进行训练得到自己的模型（best.pt）yolov5源码中yolo.py修改：（models文件夹下）修改内容为：x[i] = x[i].per

用户您好，请详细描述您所遇到的问题。1.硬件获取渠道：技术合作2.当前系统镜像版本：1.1.163.当前天工开物版本：1.1.16_202207044.问题定位：pytorch训练了一个模型，一共四个输入，其中两个是torch.float32类型的两个是torch.int32类型的。使用hb_mapper checker命令时候报错：2022-08-12 14:36:02,381 ERROR [O

需求是将J3中的视频数据通过TX输出查看display 子系统数据流图，是不是要将数据转到sif，然后怎么使能tx呢？

用户您好，请详细描述您所遇到的问题：在将yolov5部署上板时，发现运行时间过长，在model_inference代码中，发现在首先使用infer_method输出了一个output ,然后进行后处理postmethod，在后处理过程中要先等待推理结束在进行后处理，在这个过程中等待推理结束的过程耗时约270ms左右，这个时间是正常的吗？infer_method输出的output不是代表前向推理完成

我在开发机上使用hb_mapper对YOLOX_tiny的bin模型进行评估，得到的帧率为52FPS，而在开发板上实测，得到的帧率只有7FPS，不太明白为什么会差这么多，我看了生成的profile文件，CPU的推理用时很短

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 ------------

用户您好，请详细描述您所遇到的问题：系统软件版本：x3pi_ubuntu_v1.0.2问题涉及的技术领域： onnx->bin问题描述： python 端推理异常 ```shell[C][5004][08-08][11:09:09:639][configuration.cpp:51][EasyDNN]EasyDNN version: 0.3.5[BPU_PLAT]BPU Platform Vers

环境：docker镜像:openexplorer/ai_toolchain_ubuntu_gpu_xj3:v2.0.4 OE包:Open_Explorer_gcc_9.3.0/2.2.3/horizon_xj3_open_explorer_v2.2.3_20220617.tar.gz宿主机CUDA：11.7 NVIDIA DRIVER：515.65.01Nvidia-docker版本： 20.1

在单张图片推理过程中报错，具体报错内容：查看别人帖子说需要修改后处理中output的reshape，更改依照01check中输出的output的reshape，但是执行check没有output的信息，无法修改。

你好，如题，我采用https://developer.horizon.ai/api/v1/fileData/doc/ddk_doc/navigation/ai_toolchain/docs_cn/horizon_ai_toolchain_user_guide/prerequisites.html 里面描述的方式进行部署，但发现下载下来的镜像和文档描述不符，进而也找不到文档里面提到的工具和脚本。文档