我用瑞芯微github提供的yolov8n.onnx转rknn是没问题的,在板子上编译也没问题,但是一推理就报bug
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yolov8在3588板子端c++推理报错
我用瑞芯微github提供的yolov8n.onnx转rknn是没问题的,在板子上编译也没问题,但是一推理就报bug
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获得0.30元问题酬金 引自免费微信小程序:皆我百晓生
从提供的信息来看,你在尝试将Yolov8模型部署到瑞芯微RK3588平台上,并且已经成功地通过rknn-toolkit将ONNX模型转换为RKNN模型文件。但是在板子上进行推理时遇到了几个关键问题,具体包括无效的RKNN模型版本和内存错误(
free(): invalid pointer
)。下面我会根据这些错误提供可能的解决步骤。无效的RKNN模型版本错误
错误信息中的关键部分是:
RKNN:[20:09:48.509] Inval id RKNN model vers ion 6 RKNN:[20:09:48.509] rknn_init,load model failed!
这表明RKNN运行时库尝试加载的模型版本与当前库支持的版本不匹配。通常,这意味着你的RKNN工具包版本可能较旧,不支持你所生成的RKNN模型格式。为了解决这个问题,你需要确保使用的rknn-toolkit版本与你的开发板上的RKNN运行时库兼容。
解决方案:
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升级rknn-toolkit:检查瑞芯微官方是否有新版本的rknn-toolkit发布,如果有的话,升级至最新版本。可以通过Git仓库检查更新并拉取最新的代码。
cd <your_rknn_toolkit_directory> git pull origin master
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确认运行时库版本:确保你的开发板上的RKNN运行时库是最新的。如果不确定,可以联系瑞芯微获取最新库或者查阅官方文档指导如何更新。
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重新转换模型:在完成上述升级后,使用最新的rknn-toolkit重新转换你的ONNX模型到RKNN模型。
内存错误(
free(): invalid pointer
)这个错误通常意味着在程序中存在内存管理不当的问题,可能是由于某些指针被释放了两次、释放了未分配的内存或是其他内存操作错误。
排查建议:
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检查模型加载和初始化代码:确保在你的C++代码中,模型加载和初始化的部分没有内存泄露或错误的指针操作。特别注意对rknn_context的创建、使用和销毁过程是否正确。
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使用Valgrind或类似工具:如果你有办法在目标设备上运行调试工具,使用Valgrind等内存检测工具可以帮助定位内存错误的具体位置。
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代码审查:仔细检查涉及内存分配和释放的代码段,确保每个new都有对应的delete,每个malloc都有对应的free,且操作的指针都是有效的。
示例代码审查(模型加载部分):
确保你的模型加载代码类似于以下结构(假设使用的是rknn-toolkit的API):
#include "rknn_api.h" int main() { // 初始化rknn上下文 rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, "model/yolov8.rknn", 0, 0, NULL); if (ret < 0) { printf("rknn_init fail! ret=%d\n", ret); return -1; } // 使用模型执行推理... // 推理完成后,清理资源 rknn_destroy(ctx); return 0; }
确保在程序退出前调用了
rknn_destroy()
来正确释放资源。总之,首先解决模型版本不匹配的问题,然后仔细检查和调试内存错误。希望这些建议能帮助你解决问题。
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