树莓派上通过ncnn部署模型遇到问题

Question

我试图将自己训练好的模型通过ncnn部署到树莓派4b上,我的具体过程参考该文https://blog.csdn.net/deku_desi/article/details/125293457?spm=1001.2014.3001.5501.
目前遇到的问题是,当我试图将onnx模型转换为ncnn,将模型优化为fp16时,终端中报错显示"Segmentation fault (core dumped)",并且模型优化失败.请问该如何解决?

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

针对您在树莓派上尝试将ONNX模型转换为NCNN并进行FP16优化时遇到的“Segmentation fault (core dumped)”错误，这里有几个可能的解决步骤：

1. 检查NCNN版本： 确保您使用的NCNN版本支持ONNX模型转换和FP16优化。您可以访问NCNN的GitHub仓库（https://github.com/Tencent/ncnn）查看最新版本及其特性。

2. 清理构建环境： 有时候，旧的构建文件可能会导致问题。在开始新的构建之前，清除构建目录：

cd /path/to/your/ncnn/build/
rm -rf CMakeCache.txt cmake_install.cmake Makefile

然后重新配置和编译NCNN：

cmake ..
make -j$(nproc)
sudo make install

1. 更新依赖库： 确保您的系统上的所有相关库都是最新的，特别是OpenCV、protobuf等。这可以通过包管理器完成，例如在Debian或Ubuntu上使用apt-get update && apt-get upgrade。

2. 运行转换命令： 根据您提供的文章，确认转换命令正确无误。确保路径正确，并且已经安装了必要的工具，如onnx-convert。例如：

/path/to/onnx-convert --backend ncnn --output model.fp16.param model.onnx

1. 检查模型大小： 较大的模型可能会超过树莓派的内存限制，导致 segmentation fault。尝试简化模型或者调整模型架构以适应树莓派的资源。

2. 调试： 如果以上步骤都无法解决问题，可以尝试在转换过程中启用调试信息，以便找出导致崩溃的具体原因：

export NCNN_DEBUG=1
/path/to/onnx-convert --backend ncnn --output model.fp16.param model.onnx

1. 检查硬件兼容性： 虽然树莓派4B有不错的性能，但其GPU并不支持所有的深度学习操作。确认您的模型中的所有运算都在树莓派的GPU上支持。

2. 提供更多信息： 如果问题依然存在，请提供详细的错误日志，这样可以帮助分析具体的错误来源。如果错误日志太大，可以在Pastebin或其他类似服务上分享，然后在这里提供链接。

如果您能按照上述步骤操作并提供更多细节，我可以更准确地帮助您解决问题。