C++ ncnn模型验证精度如何实现
导读：本文共1585.5字符，通常情况下阅读需要5分钟。同时您也可以点击右侧朗读，来听本文内容。按键盘←（左） →（右） 方向键可以翻页。
摘要： 验证ncnn模型的精度1、进行pth模型的验证得到ncnn模型的顺序为：.pth–>.onnx–>ncnn.pth的精度验证如下：如进行的是二分类：model=init_model(model,data_cfg,device=device,mode='eval')###.pth转.onnx模型... ...
音频解说
目录
(为您整理了一些要点),点击可以直达。
得到ncnn模型的顺序为：.pth–>.onnx–>ncnn
.pth的精度验证如下：
如进行的是二分类：
没有经过softmax层，out输出为±1的两个值。
首先保证mean、norm输出的值与onnx保持一致，因为onnx直接输入值0.5，ncnn模型经过mean、norm计算后的结果与0.5一致就行。
然后就是ncnn模型的计算输出
- 查看输出结果是否是0.5，首先得将输入值1给到img
一般情况下，pth模型与onnx模型结果相差不大，ncnn会有点点损失，千分位上的损失，这样精度基本上是一致的。
若不一致，看哪一步结果相差太大，如果是ncnn这一步相差太大，检查是否是值输入有问题，或者是输入的(h,w)弄反了。
本文：
C++ ncnn模型验证精度如何实现的详细内容，希望对您有所帮助，信息来源于网络。