部分安卓端ncnn模型推理输出数据存在大量-nan和nan的问题

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了部分安卓端ncnn模型推理输出数据存在大量-nan和nan的问题。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

原文issue链接:部分安卓端ncnn模型推理输出数据存在大量-nan的问题 · Issue #3607 · Tencent/ncnn (github.com)

问题描述

        onnx、ncnn模型在pc端推理输出结果正确且基本一致,在部分安卓设备上使用同一模型和输入的推理输出数据正常,另一部分安卓端设备上存在大量-nan数值,且推理结果错误。

编译&运行环境

ncnn版本库:预编译库 20220216
PC端运行环境:Ubuntu 18.04 Intel Core i7 9700
Android端出现问题的运行环境:
1、Android 10.0 展锐 uis8581e
2、Android 11.0 高通 Snapdragon 855Plus
3、Harmony 2.0 麒麟 Kirin 980

解决方案

        中间层累加可能有fp16溢出问题,对于累加有溢出的层强制用 fp32 计算,在加载后,重新用 fp32 性质初始化该层。(ncnn作者nihui的回复)或者直接像下面这样设置fp16计算。

net.opt.use_fp16_storage = false;
net.opt.use_fp16_arithmetic = false;

        当net.opt.use_fp16_storage设置为false时,模型中的参数以及中间计算结果将会以浮点数的32位精度(即float32)进行存储。同样,当net.opt.use_fp16_arithmetic设置为false时,模型的计算也会以float32精度进行。默认情况下,这两个选项的值都为false,即使用float32精度。 

启示

        对于不同设备端如果在ncnn正确安装和能正常使用后(即推理代码正常编译和运行),如果推理结果不一致,那么就要考虑溢出的问题,一般来说对于fp16的模型加上上述两句,进行fp32推理是可以解决问题的。(至少我解决了一部分问题)。通过安卓端这个问题,也可以引申到其他如linux设备端推理类似问题的解决。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-573928.html

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