V853 关于网络模型是多输入

[cruise33]

请问如果网络模型是多输入，量化指令应该怎么改呢？

我当前的量化指令是：

pegasus quantize --model test.json --model-data test.data --batch-size 1 --device CPU --with-input-meta ./test_inputmeta.yml --rebuild --model-quantize test.quantize --quantizer asymmetric_affine --qtype uint8 

但量化报了下面的错误：

[super0759]

@cruise33 我也 遇到这个 问题 ，请问 如何 解决 。解决 了吗

[cruise33]

@super0759 多输入没解决，后来改模型结构了

[super0759]

@cruise33 你们是做什么 ，人脸识别 ，这个模型 应该 很快吧 。

[cruise33]

@super0759 做AI视觉相关，853的性能还是可以的

[super0759]

@cruise33 用v851s，他的yolov3 例子都跑不起来 ，是不是模型太大 ，不知道是什么原因。

[WhycanService]

@super0759 yolov3 最低需要22M内存，加上模型36M一共58M内存占用，64M内存需要裁减linux到6M内存占用内

[lingzhi12321]

@cruise33 你好，问下，sample.txt的golden输入是怎样得来的啊？文档上说是可选的，可是没有这个输入就会报错啊

[cruise33]

@lingzhi12321 你要用跑仿真推理？

[lingzhi12321]

@cruise33 单推理，不仿真