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在执行ATC转换时，报以下错误，还请专家帮忙指点一下。下面是我在.bashrc文件中进行的环境配置。下面是执行atc--help输出的结果。
printf_s("请输入整数:"); //请输入待转换的整数 scanf_s("%d", &d); printf("请输入要转换为几进制："); // 请输入待转换的进制 scanf_s("%d", &b);
问题描述： 如下图所示，我在使用Mind Studio做模型转换时，选择了prototxt文件后就出现了错误： File '/tmp/deploy.json' does not exist 环境：Ubuntu16虚拟机，tools_version=1.32.0.B080
转换RetinaFace模型失败，错误提示：[ERROR] CCE:2019-12-03-14:48:22.792.798 cce/api/dnn/conv.cc:1123 ccCheck2dDeConvFwdParam [StmID:640] dimentions of output(1
我们使用siamrpn的跟踪算法实现了一个tracker，想把追踪器的PB模型转成om，但是转换过程中出现了如下问题。麻烦看下这种应该如何修改模型？tensorflow为1.14，mindstudio为20.0版本pb模型见附件。
在比较早的ssd_demo里有颜色空间转换的代码，但该代码的实现与最新的文档里对IVE创建CSC任务的说明不同。我的问题是原来ssd_demo里的方法在比较新的sdc os版本上是否还能用，新的文档里的接口最低需要什么版本的sdc os。ssd_demo里创建颜色空间转换的url是3，先写入yu
D_300x300.caffemodel2、执行mind studio 中 tools下的Model Conversion来转换该caffe 模型，出现转换失败的错误【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）insert op file content: aipp_op
用MindStudio工具和命令直接转换结果都是错的，一些Node被当成的输入节点：atc --input_shape="data:1,3,224,224" --input_fp16_nodes="data" --check_report=/root/modelzoo/ResNet18
13-Atlas 200 DK开发者套件-文档首页-昇腾社区 (hiascend.com) 在Atlas 200 DK 上部署的开发环境在转换模型时报出这样的错误，查了一下是环境变量设置错误，默认打印出来的环境变量如下图：但是当我通过修改 /home/HwHiAiUser/Asc
在使用yunyang的tensorflow框架下的yolov3模型时，使用modelarts将forzen_graph模型转换为.om模型时，一直显示转换失败。
模型转换工具omg 和atc转换出来的模型会有区别吗？ 在老版本中是omg工具， 新版中好像都换成了atc工具。 我用omg工具和atc工具都能成功转换生成.om文件。 但是用两种转换方式出来的模型大小不一样， 差了好几M。并且使用omg工具转换的模型推理失败， 报错十分奇怪。
在进行转换模板选择时，不同模板有不同的区别，详细介绍可参看此链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-75670-1-1.html
//将十进制数转换成其他进制数var x=123;alert(x.toString(2)); //转换成2进制alert(x.toString(8)); //转换成8进制alert(x.toString(16)); //转换成16进制//将其他进制数转换成十进制数var x='
s/(\w+)/\u$1/ 在perl中，我们可以通过uc,lc,\U,\L来修改变量的大小写。其中uc，\U是将变量中的字母全部转换为大写，对应的lc和 \L是将变量中的字母全部转换为小写。如果我们只想将变量的首字母大写或将变量的首字母小写，我们可以使用perl提供给我们的另外两个函数 ucfi
数据转换。数据转换是指对数据的大小、格式、特征等进行变换的过程，即对数据进行规范化处理。数据转换是为了使数据更适合算法选择和模型训练，使数据被更合理、充分地利用。例如，在医疗影像或地理遥感影像识别业务中，通常原始图像分辨率都非常高，需要做数据切片；在智能监控业务中，原始数据是视频
outputs={"myOutput": y})然后用生成的.pb文件进行转换，但是失败尝试过使用网上已有训练好的resnet的caffe模型或者tensorflow模型进行转换，都基本正常，不知道这个自己写的简单的模型为什么转换失败。麻烦看一下，谢谢。
用之前被转换为普通整型，这种转换称为整型提升。整型提升表达式的整型运算要在CPU的相应运算器件内执行，CPU内整型运算器(ALU)的操作数的字节长度一般就是int的字节长度，同时也是CPU的通用寄存器的长度。因此，即使两个char类型的相加，在CPU执行时实际上也要先转换为CPU
用之前被转换为普通整型，这种转换称为整型提升。整型提升表达式的整型运算要在CPU的相应运算器件内执行，CPU内整型运算器(ALU)的操作数的字节长度一般就是int的字节长度，同时也是CPU的通用寄存器的长度。因此，即使两个char类型的相加，在CPU执行时实际上也要先转换为CPU
【功能模块】使用预置的物体检测算法“YOLOv3_ResNet18”训练模型之后，在模型转换的时候，好几个文档都不一样，在Github上的口罩试验例子是说用“TensorFlow frozen graph 转 Ascend”，在模型算法上说是用“转换模板：TF-FrozenGraph-To-Ascend-C3
【功能模块】在Altas中运行示例resnet程序时，使用ATC转换模型时报错【操作步骤&问题现象】使用上边代码进行转换【截图信息】报错：【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
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