wjh

您好，你有新的理解吗，我也有这个问题，还有就是为什么裁剪为511大小的图片，我看到有的追踪裁剪为271大小的，请您不吝赐教。🙏

> > 我在C308板子上面跑自己的模型，cpu可以运行，切换到amlogic_npu 之后，有下面的报错  (模型数据的维度没有问题，torch版本的模型在服务器侧可以正常推理)，转换成端侧模型，在c308板子上跑的时候，有区别 请问两位有没有什么建议的解决思路？ @pigpigfang @yingshengBD > > 1，不建议使用amlogic的文档，这个ddk很久没升级了，支持算子较少，建议使用芯原timvx的文档，按照那个流程。 2，日志截取全一点，应该不是挂在这里 3，不管是amlogic ddk的方式 还是芯原timvx的方式，模型都必须量化int8 您好，我在转化自己的onnx模型到paddlelite的时候，发现当我使用--lite_valid_place=amlogic_npu的时候，会出现不支持的算子，但是当我改为--lite valid place=verisilicon_timvx就没问题了，请问这两者之间的区别是什么。 我的板子是荣品的a311d，当我拿着“--lite valid place=verisilicon_timvx”转化后的模型，可以直接在npu上跑吗，需不需要量化。请大佬不吝赐教。  

为什么我在运行test.py的时候走完了,60it之后，就会报错。调试的话发现ar_result数据都是nan  

请各位大佬们不吝赐教，感谢！

i have the same question

我也有这个问题paddlelite 2.12


好的，感谢您的回答，希望您们尽快完成量化