请问在qat训练中，我能否先用pytorch官方的qat方法来训练模型，然后再用地平线的qat工具量化导出hbir_qat_model模型。也就是说在训练时，不用oe包中的训练脚本train.py，但从导出定点模型之后，都用oe包中的脚本。这个可行吗？

OE包版本：j6_open_explorer_v3.0.31-py310_2024123.OE包中提供的centerpoint训练demo是基于nuscenes数据集（可以检测速度）。如果我想基于kitti数据集训练centerpoint模型（无法检测速度），有以下两个问题：.问题1：.nuscenes数据集在模型postprocess后处理中设置box_size为9，想问下这个9分别代表什么，是

我是做二值化算法设计的研究者，非常希望有一个大型的平台支持二值量化技术的板端部署。！！！！！！！！！！！

我现在有一个模型，qat校准之后指标下降比较多，需要进行qat训练。但是我直接全部参数进行qat训练的时候，发现越训越飞，最后loss出现inf。所以我现在有个计划，1）固定 input / output scale 进行 QAT 训练，2）对非敏感层的量化scale进行冻结，仅训练敏感层的scale。.我现在的问题是不知道如何在训练的时候，冻结某一层的量化scale，或者冻结input/outp

在运行check.sh检查模型转换时，报错.2026-02-05 13:54:38,142 ERROR *** ERROR-OCCUR-DURING hmct.api.build_model ***, error message: There exist duplicated names for OnnxVariable..原始的onnx模型使用onnxruntime可以正常使用，并且没有找到重复

"ptq生成的bc和hbm用hb_verifier验证一致性不通过”该帖子目前无法上传附件，是否因为网站在维修。尝试新开帖子验证.网盘一帧量化数据里的input_img有问题,更新后的input_img在本贴通过附件上传了. .原帖子好像打不开了，再把网盘地址贴一下（需要用附件里的input_img_cali_sample.npy解压后41.8M, 替换网盘里的） 通过百度网盘分享的文件：qife

我转hbm的yaml如下..# decoder config.calibration_parameters:.  cal_data_dir: ./calibration_data_dir_cup/decoder_inputs/noisy_action;./calibration_data_dir_cup/decoder_inputs/img_feature;./calibration_data_d

在OE_v3.7_gpu版本中，执行以下命令.hb_compile --model ./iter_109440_sim.onnx --march nash-b.日志打印.2026-02-04 19:19:08,217 INFO End to Horizon NN Model Convert..2026-02-04 19:19:08,217 INFO Start to export model..2

hbupdate中date目录中的boot_uart_secure.pkg是什么格式的文件？应该如何打开？

J6工具链，OE包版本V3.7，运行OE包中的config/bev/bev_sparse_det_maptr_flashocc_henet_tinym_nuscenes.py代码。这里occ与maptr和sparse多任务的模型其对于nuscenes的数据处理脚本是哪个呀？

.芯片型号：J5.问题：请问可以在J5芯片上部署docker容器吗？在容器内可以调用BPU做模型推理吗？.

您好，我现在链接了一款0x3c 摄像头，启动J5_sample 之后报错了，是给3@0x40  0x0 0x80  写数据错误，但是我用手动写的时候就没有问题，我想知道摄像头初始化的逻辑。

您好，我现在链接了一款0x3c 摄像头，启动J5_sample 之后报错了，是给3@0x40  0x0 0x80  写数据错误，但是我用手动写的时候就没有问题，我想知道摄像头初始化的逻辑。.

我想问下 我把系统刷到sd卡上 开机 绿灯常亮 橙登闪烁是系统没部署好吗 还是sd卡坏了之类的

针对centerpoint_pillar模型，当前J6/J6P需要支持量化3D稀疏卷积算子，除了pillar降维的方式，还有其他方式可以实现吗？...

在做rpmb分区的相关开发工作的时候，对这块有些疑问，看相关算法这块是可以烧写（write key）的，但是j6 出厂应该是烧写过的吧，我作为host如何获取呢，如果获取不到host端没法做校验啊，如果没烧写我作为host是自己主动进行烧写嘛，那这个key我应该结合哪些元素去进行计算这个key呢，希望有大佬可以解惑，在线等

1. 芯片型号：J6M.2. 天工开物开发包 OpenExplorer 版本：v3.0.31.3. 问题定位：模型转换.4. 问题具体描述：当训练完浮点模型后，通过以下配置文件进行calibration的训练，出现以下提醒附件截图中的提醒。其中配置文件在Calibration.zip文件夹下，是我在进行calibration过程中少了什么内容吗？或者说以下三个参数什么意思？其中的layer层是怎么

1.J6.2.OE 3.2.0.问题：ptq生成的bc和hbm用hb_verifier验证一致性不通过.（附件删除后目前没有办法再上传了）

我对模型进行qat，然后参考hbdm.perf进行性能分析的时候，发现 Layer Details 为空。.代码为hb4.hbm_perf( os.path.join(self.work_dir, f"quantized.hbm"), output_dir=self.work_dir, ). .我的工具链版本为.horizon-plugin-profiler 2.6.1.horizon-plugi

1.J6B.2.openexplorer/ai_toolchain_ubuntu_22_j6_gpu:v3.7.0.3.问题：模型转换，模型量化编译后grid sample算子没有上BPU，实现硬件是[CPU, BPU]，导致在板端部署推理后出现多个线程（部署程序是一个进程单线程），CPU占用很高，推理耗时非常长，BPU占用的均值和最大值差异很大。（相同模型转J6M没有这个问题）.