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我输入的是自己的模型，推理表格数据，模型使用的是tensorfl的sequencial写的几层卷积网络每次给模型的shape是15*6，act的指令应该如何填写
转换tensorflow模型失败，求大佬解答
tf模型转换失败，log文件如下
我在测试mobilenet-yolo模型时，转换模型失败，附件为日志信息。
将mobilesam的onnx模型转换为om模型，以下是我的转换命令和报错信息。请问该如何处理呢？
字符数据类型转换 选择配置项的值为“扩展字符数据类型char/varchar长度。”，可与DRS转换后在GaussDB 存储等价。 CHARACTER CHARACTER 字符数据类型转换 选择配置项的值为“扩展字符数据类型char/varchar长度。”，可与DRS转换后在GaussDB
【功能模块】atc模型转换【操作步骤&问题现象】在华为云modelarts平台实现了tensorflow的车道线算法的训练，得到的pb模型想部署在atlas200上。然后在mindstudio上转换成om模型失败原算法地址：https://github.com/MaybeShew
■ 简介 ADS1256是一款 24bit ADC转换模块。 ADS1256可以通过SPI进行访问 的高精度的转换器。它的 ADS1256 数据手册 可以从 TI网站 查询到。 ▲ ADS1256 24bitADC模块
Shift+F10 diskpart list disk select disk 0 clean convert gpt 重启即可
片的模型转换，其转换限制说明可参见“昇腾开发者社区”的约束及参数说明。压缩/转换任务指定的OBS路径，需确保OBS目录与ModelArts在同一区域。转换后的模型，再导入ModelArts时，需从模板中选择元模型。支持模型文件类型为onnx的模型转换，转换时会先将其转换为Tens
【功能模块】mindstudio模型转换【操作步骤&问题现象】试验一些github算法迁移到华为云平台，目前已经能够在modelarts上训练评估，然后接下来想尝试转换成om模型，并在atlas200dk上面推理。算法代码在附件中模型是pytorch框架的，所以先转换成了onnx，然后再转换om报错。【
步骤3：配置身份转换规则 企业IdP用户登录华为云后，华为云会根据身份转换规则，决定联邦用户的身份和拥有的权限。身份转换规则需要用户根据自身场景自定义，若不对身份转换规则进行配置，则联邦用户在华为云中的用户名默认为“FederationUser”，权限默认仅能访问华为云，没有其他任何权限。
如果构造函数只接受一个实参，则它实际上定义了转换为此类类型的隐式转换机制。这种构造函数又叫转换构造函数（converting constructor）。能通过一个实参调用的构造函数定义了一条从构造函数的参数类型向类类型隐式转换的规则。只允许 一步类类型转换抑制构造函数定义的隐式转换将构造函数声明为 ex
如果构造函数只接受一个实参，则它实际上定义了转换为此类类型的隐式转换机制。这种构造函数又叫转换构造函数（converting constructor）。能通过一个实参调用的构造函数定义了一条从构造函数的参数类型向类类型隐式转换的规则。只允许 一步类类型转换抑制构造函数定义的隐式转换将构造函数声明为 ex
请问我使用tensorflow架构的yolov3训练得到的.h5模型可以在modelarts上进行模型转换得到.om模型部署到Atlas200DK上进行推理吗我在转换输入模板中没有看到关于.h5模型的转换信息
在附件里面。训练好后用里面的faster_rcnn_test.pt作为模型文件进行模型转换，然后转换过程中没有出现手册中所说的要我选择SSD的过程，反而第二部多了一个选项，我是这么填的：模型转换的日志文件在附件中。最终在Atlas200DK上运行的时候提示如下错误：这是我的权重文件：链接：https://pan
topic_0226311571_section1584314150552）进行的操作，前面步骤都顺利进行，到模型转换的时候找不到该帖子提到的“转换输入目录”和“转换输出目录”，如下图所示为帖子中提到的路径：下面的截图是我根据帖子前面步骤训练得出的文件：还请专家帮忙指导一下。
的步骤尝试转换ATC YOLOv4模型2、按照快速开始步骤，但加载模型时由于没有cuda，使用了cpu加载pth模型。之后完全按照步骤走3、生成了yolov4_-1_3_608_608_dynamic_dbs.onnx后用MindStudio观看模型，发现确实没有转换命令中的输出
Flow等）以及Ascend IR定义的单算子描述文件，通过ATC（Ascend Tensor Compiler）将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内存使用优化等，可以脱离设备完成模型的预处理。
200 DK去作推理，官方给的一般都是通过Mindstudio将caffemodel转换成om模型，然后使用。我现在有个基于pytorch 1.3训练好的模型pt，有哪个工具可以很好的将pt转换为caffemodel？尝试了网上介绍的，多多少少都有问题，之前也没用过，想问下有没有这方面经验的大神指导下
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