各位好，想确认一下 J6 / OpenExplorer QAT 链路中 activation per-channel quantization 的支持边界。 目前基于 Horizon 文档和源码看到的信息如下： 1. get_default_qconfig() 默认会把 weight 设置为 per-channel symmetric： weight_qkwargs["qscheme"]

我在J6E中使用centerpoint对kiiti数据集做QAT：1、芯片型号：J6M2、天工开物开发包版本：v3.0.313、问题定位：QAT4、遇到问题：File "/root/.local/lib/python3.10/site-packages/hat/engine/ddp_trainer.py", line 457, in withexception fn(*args) File

STATUS0=0x24000000 具体是 inst fetch error 还是 data read error？有没有寄存器能直接读出 BPU 报错时正在访问的 AXI 地址？

X5的oe包一直找不到

工具链版本：OE 3.7.0PTQ量化示例：03_resnet50现象：运行到第3步：03_build.sh时，提示如下错误：运行nvidia-smi结果如下：查看NVIDIA Container Toolkit版本如下：其他的查看的一些信息如下：用QAT进行训练时调用显卡是没问题的，尝试用下图方式指定显卡编号也不行编译日志hb_compile.log请见附件

3.8.1 版本的qat_docker 环境中BatchVoxelization算子未注册路径在/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/hat/models/task_modules/pointpillars/preprocess.pyclass BatchVoxelization(nn.Module):在导出export_hbir.py 的时候；Batch

地瓜s100,部署工具链OE 3.2.0以及3.7.0均不支持 elu算子 除了更换算子至relu或者lrelu及其他形式，有无更好的方法？不想更改模型重新训练模型

芯片J6M，使用cat_filter为FCOSMultiStrideCatFilter"后报错RuntimeError:Hbir output shape is different with actual torch output([59136] vs torch.Size([5])),please report a bug to horizon_plugin_pytorch develop te

使用hrut_ipfull s 192.168.0.10 255.255.255.0 192.168.0.1配置J5地址，reboot后，分别使用ifconfig和hrut_ipfull g如下，且ssh无法连接。

芯片型号: J3 pliot请问下HB_VP_DmaCopy这个接口怎么使用的，申请一个物理内存，然后拷贝了一张1080p大小的图像后，将对应的虚拟内存的数据写文件发现数据都是0，耗费了大概20ms的时间，其中满足了src跟dst都是连续内存的条件，请问这个函数接口应该怎么使用，麻烦解答一下，感谢！

各位大佬好： 1. 我使用OE1.16.6的xj3工具包，现在已经将LSTM网络转为onnx文件，在第二步校准excel中的数据的时候应该如何进行处理来得到校准数据，麻烦解答一下吧，谢谢啦！ 2. 如果我的网络本身输入就是两张图象的时候 例如双目网络的输入为两张图象，处理方法是不是与多batch推理相同，在使用多batch推理的时候能不能显著提高显存利用率呢，感谢各位！

芯片J6M，使用cat_filter为FCOSMultiStrideCatFilter"后报错RuntimeError:Hbir output shape is different with actual torch output([59136] vs torch.Size([5])),please report a bug to horizon_plugin_pytorch develop te

提供了bolepack工具用于数据回灌，提及的都是单模块的回灌，如odo，底盘数据；bolepack是否支持数采车采集的全链路传感器（CAN, GNSS,IMU, CAMERA,RADAR...）数据回灌？是否存在回灌流量过大导致回放包乱序问题？

汇聚开发者智慧，共探 AI 与智驾创新之路！在前两期征文活动收获大量优质干货、收获行业广泛认可后，地平线开发者社区 2026 第三期征文活动正式启航！随着征程 6 系列芯片加速规模化量产应用，物理人工智能、VLA 多模态大模型、城市 NOA 高阶智驾等前沿技术持续迭代升级；同时软硬一体化协同调优、复杂长尾场景适配、机器人及智能载体工程落地等热门方向，正迎来全新的创新窗口期，诚邀各位开发者沉淀实战经

yolov5n.yaml文件如下：model_parameters: onnx_model: '/data/horizon_j5/data/yolov5n.onnx' march: "bayes" layer_out_dump: False working_dir: '../model_output' output_model_file_prefix: 'yolov5n-det' re

J6E板子，测试模型性能，发现hang住了，/sys/devices/system/bpu/bpu0/task_running/sys/devices/system/bpu/bpu0/task_running p_time一直持续增加，终端log:bin,/tmp/input_7.bin,/tmp/input_8.bin,/tmp/input_9.bin,/tmp/input_10.bin,/tm

芯片J6M，使用cat_filter为FCOSMultiStrideCatFilter"后报错RuntimeError:Hbir output shape is different with actual torch output([59136] vs torch.Size([5])),please report a bug to horizon_plugin_pytorch develop te

报错如下：sudo docker run -it --rm -v /open_explorer -v ./dataset:/data/horizon_j5/data openexplorer/ai_toolchain_ubuntu_20_j5_cpu:v1.1.77-py38[sudo] password for openexplorer:root@72665e89a381:/open_explo

J6M，OE3.8.1J6M的PYM是否支持yuyu422输入，nv12输出，OE文档里没有找到相关信息

1、芯片型号：J6M2、具体问题：使用./hrt_model_exec perf --model_file ./pluto05131700.hbm --frame_count 100 --thread_num 8 --profile_path ./ 得到profiler.log/csv，只能查看到哪些node使用了cpu，能看到原始模型第几层在CPU上吗