1. 芯片型号：J6E2. 天工开物开发包 OpenExplorer 版本：v3.0.173. 问题定位：模型转换4. 问题具体描述： pytorch模型在转换onnx模型时自动生成了一些Inputs，如 Model input names: ['input.1', 'onnx::Reshape_1', 'onnx::Slice_2', 'onnx::Concat_3', 'onnx::Mul_4

j5通过keyctl add secure-key 创建密钥成功，通过read命令也可以获取keyid的值。但是重启后就丢失了，对称密钥和非对称密钥均为相同的现象

在j5上运行测试程序HbsecsaveImportRaw.custom_kek_test，使用custom_kek_cipher生成customer_kek时问题代码为：key_ser = hbkm_add_key("secure-key", "cutomer_kek", &key_data, sizeof(key_data), -4);.返回值为-5

J5 J5_OE_1.1.74之前我们使用Batch对所有数据进行封装并传入模型,出现dtype报错如下:按照论坛回复,calibration模型仅接受单个tensor类型或dict字典类型,我们对数据类型进行了修改,整理成如下格式:每个变量都以字典格式进行输入,但是仍然出现报错:请问对于多输入的网络,你们的数据传入是如何进行的?

用户您好，请详细描述您所遇到的问题，详细的描述有助于帮助我们快速定位，解决问题~Thanks♪(･ω･)ﾉ1. 芯片型号：J62. 天工开物开发包 OpenExplorer 版本：horizon_j6_open_explorer_v3.0.17-py310_20240705.tar.gz3. 问题定位：板端部署4. 问题具体描述：推理接口hbDNNInferV2调用异常，需要不正确的mem siz

用户您好，请详细描述您所遇到的问题，详细的描述有助于帮助我们快速定位，解决问题~Thanks♪(･ω･)ﾉ1. 芯片型号：J62. 天工开物开发包 OpenExplorer 版本：3. 问题定位：模型转换4. 问题具体描述：使用qat方案量化模型，使用from horizon_plugin_pytorch.nn.quantized import FloatFunctional，调用了FloatFu

用户您好，请详细描述您所遇到的问题，详细的描述有助于帮助我们快速定位，解决问题~Thanks♪(･ω･)ﾉ1. 芯片型号：J5 2. 天工开物开发包 OpenExplorer 版本： J5_OE_1.1.743. 问题定位：模型转换4. 问题具体描述：您好，请问模型量化损失，通过精度debug已经定位到是softmax,layernorm中敏感算子引起，量化有损失，qat收益也不太大，有什么办法降

J5 J5_OE_1.1.74 我们使用QAT量化我们的模型，在进行了calibration之后对模型进行evaluate,模型报了如下错误。请问该如何解决呢？

1. 芯片型号：J5 2. 天工开物开发包： hat版本：2.2.5 j5版本：horizon_j5_open_explorer_v1.1.68跑petr float训练时，ap始终为0，求帮助模型，代码都是用的原始的没改过，请问怎么解决呢，是不是数据有问题？v1.0-mini:meta:v1.0-mini:

J5板端AI_benenmark示例推理Centerpoint时，能不能通过直接修改workflow_latency.json中的output_config保存单帧推理结果的txt文件，而不是直接保存可视化图像。

J5 J5_OE_1.1.74请问我们的模型在模型编译前所需要的模型输入和模型编译后所需要的模型输入是相同的吗？（比如我们的模型在模型检查前输入模型的是一个batch，但是我们在模型检查的时候将batch拆成了一个一个的tensor传入模型，那么我们在模型编译后生成的hbm文件所需要的输入也是一个一个的tensor吗？）

J6平台支持的算子支持列表现在有没有和J3,J5一样的excel表格释放版本的？

J5 J5_OE_1.1.74 1、请问torch.jit.trace只能传入一个tensor吗？2、如果我们输入模型的数据有许多tensor我们需要怎么做呢？（写成一个tensor字典不行）

用户您好，请详细描述您所遇到的问题，详细的描述有助于帮助我们快速定位，解决问题~Thanks♪(･ω･)ﾉ1. 芯片型号：J5 2. 天工开物开发包 OpenExplorer 版本： J5_OE_1.1.68 3. 问题定位：qat模型转换4. 问题具体描述：qat与定点模型差异较大，通过工具链排查定位到是softmax及LayerNorm等算子的量化引起，手册说支持手动修改查表方法，有具体操作示

J5 J5_OE_1.1.741、请问在QAT量化的第一步当中，对浮点模型进行改造，在模型输入前插入 QuantStub，在模型输出后插入 DequantStub的作用是什么？2、可以不在模型里面插入QuantStub和DequantStub吗？

J5 J5_OE_1.1.74在进行calibration的验证阶段，以及qat模型部署的模型检查部分，遇到了相同的问题如下图所示运行到第151行进入验证时，出现数据属性缺失问题，如下：调用保存好的calib_model与我们自己算法适配的dataloader以后，在运行函数validation_step处，出现数据组data（同Batch）的dtype属性缺失，data内部属性如下该属性在原

1. 天工开物开发包 OpenExplorer 版本：v3.0.172. 问题定位：模型转换3.在PTQ量化过程中对浮点onnx进行校验时报错

J5 J5_OE_1.1.74我们参考算法工具链示例MobileNet V2对BEVFormer进行QAT量化，目前在如下图1进行calibration阶段出现错误，需要寻求帮助看如何解决这个问题。报错显示如下图：然后forward_train的具体定义见下图

J5 J5_OE_1.1.74 我们在根据算法工具链量化模型，模型部署部分的第一步，模型检查部分，我们已经将模型的传入参数变成了tensor，但是在torch.jit.trace报错，报错如下：我们也打印了float_model和quantized_model，发现quantized_model比float_model多了许多QFunctional，float_model：quantiz

1. 硬件获取渠道及型号： SIP版本2. 系统镜像版本： 0731释放的SDK3. 问题模块： 电源管理 SysPower4. 问题描述： 使用0731释放的版本，编译FreeRTOS版本，在task中添加调用 SysPower_Shutdown接口、Pmu_PerformMainDomainOff接口以及自带测试接口 testmainpower，各接口单独调用后，均导致MCU串口提示异常 EL