想问问，bpu是寄存器配置型的还是指令集型的呢，后端算子实现可以理解为cpu的conv算子调用指令集进行加速吗

如何实现多模型推理  目前知道 地平线的bpu 不同于nvidia 一次性load模型那种加载方法 我现在想用多个模型推理，请问我可以在哪里得到支持或者帮助

想请教下,若使用GDC做rotate工作,其时延同做畸变矫正的warps时延一样么?如果时延一样,那有更高效的地方做rotate功能么?

.J6.OE包V3.031.x86端验证hbm和bc模型输出一致且正确做图，上板部署遇到输出为0情况，图像及tensor处理使用示例代码进行操作，进行如下几种尝试输出皆无结果..ptq  input_type_rt : nv12   使用00_quick_start/resnet_nv12示例代码里面的 prepare_tensor 及read_image_2tensorasnv12函数进行数据预

工具链版本为horizon_j5_open_explorer_v1.1.68-py38.想要让下图激活校准节点以int16量化：..尝试更改量化编译配置文件.yml的node_info来指定其前面的Conv与relu节点int16输入输出：. .. .两个对应的node在netron可视化如下：.. .在模型量化编译时有log警告如下：. .. .对应的卷积节点输入结构如下图：. .. .最后量化

..芯片型号：J6.天工开物开发包 OpenExplorer 版本：3.0.31.天工开物开发包 docker镜像名称：openexplorer/ai_toolchain_ubuntu_22_j6_gpu:v3.0.31.复现OE文档中Centerpoint模型训练过程，根据OE文档-进阶内容-Horizon Torch Samples-示例说明-Centerpoint检测模型训练 .目前数据的目

在使用地平线 Python SDK (pyeasy_dnn) 运行 YOLOv5 模型时，.关键代码：.from hobot_dnn import pyeasy_dnn as dnn.models = dnn.load('xxx.bin') results = models[0].forward(nv12_data) 在使用地平线 Python SDK (pyeasy_dnn) 运行 YOLOv5

目前尝试部署一个基于yolov9的停车位检测模型，工具链版本为horizon_j5_open_explorer_v1.1.68-py38_20231014.首先按照精度debug工具走流程现已得知对激活的量化对模型误差影响较大，.并且已按敏感度排序激活校准节点，并且对余弦相似度较低的激活激活节点尝试解除量化后发现模型误差有明显好转：.现尝试对激活现在准备对激活校准节点后的卷积节点进行int16输入

1.J6M.2.OE：V3.0.31.3.板端部署.4. 依据00_quickstart中pyramid数据nv12部署，部署ptq量化模型（bc模型在板端成功推理及后处理做图），hbm模型在板端相同图像输入无最终框输出，打印一切正常。.自己代码与示列代码差距主要在后处理模块，这地方直接使用output_tensors进行张量解析及后处理，麻烦看一下是否正确，我尝试后板端最终结果无输出.. for

1.J6.2.V3.031.3. input_typr为bgr时编译生成的bc模型无法通过示例04_inference推理，报ERROR cannot reshape array of size 245760 into shape (1,384,640,3)  input_type_rt为NV12/featuremap格式生成的bc模型都可通过该脚本推理. .infer_transformer如下

1.J6.2. OE包V3.031.3. 模型训练时候使用的是NCHW BGR格式，无任何数据前处理流程。.使用PTQ量化时，当input_type_rt 与校准数据集都为BGR时掉点严重，但加上scale参数1/255后得分超过1（训练时无此操作）........当input_rt 改为RGB时，校准数据集不做更改时，quantized cosine 分数高..... .该模型之前在J5上使用

1.J6.2. 使用v3.031OE包....在prepare_tensor时候打印的输入input.properties.validShape.dimensionSize为 1x384x640x3（NHWC）（J5上这个size为NCHW）..........

J3或者J5的SDK在整包编译之后如何clean到只保留源码，现在使用clean all命令清理完以后，还是会保留很多中间文件

就是目前开发的网络使用J3工具链量化转换时，有些新出的网络算子都不支持，如果用自定义算子开发工具开发的话，只能跑在CPU上效果比较差。.现在官方好像也不怎么维护J3的算子生态了，想问一下官方是否考虑开放J3-BPU算子开发生态，让社区用户自行开发完善BPU算子。

在torch侧进行qat操作，会产生quantized 和dequantized 算子，可以导出hbm 模型么，再进行工具链的PTQ。.地平线工具链的qat 和模型训练的环境差异大，所以想着可不可以在torch侧进行qat，然后再用工具链进行一个PTQ的导出hbm模型

J3适配的ddr4的厂家停止生产ddr4，带来的影响是采购周期长，供货不稳定。镁光、海力士、三星等厂家相继发布公告不再生产ddr4，地平线有没有国产替代方案，或者自己替换国产DDR，代码中应该如何修改，修改难度有多大？

 运行01_check.sh报错ERROR *** ERROR-OCCUR-DURING {runtime.runtime_model_generation} ***, error message: HorizonRT not support these cpu operators: GridSample我用的是地平线的导出工具导出的，我按照 【gridsample】地平线如何支持gridsamp

我正在学习QAT量化的流程，请问图优化需要在哪个阶段做？是在1浮点模型训练后2校准前吗？2校准3QAT微调前？还是在3QAT微调之后？...浮点模型训练（Full Precision Training）...校准数据前向传播（用于初始化量化参数）...QAT阶段：量化模型的训练微调....另外QAT的时候，工具链有提供什么库方便我们完成图优化吗？比如需要插入前处理、后处理节点，或者移除冗余、动态计

.用的是RDKX5，具体使用代码是grid = self.normgrid(pos, H, W).unsqueeze(-2).to(x.dtype)x = F.grid_sample(x, grid, mode = self.mode , align_corners = False)这里我把输入的x输出了，输出大小是torch.Size([1, 1, 288, 384])torch.Size([1

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