rknn_inputs_set 报错

你好！关于 `rknn_inputs_set` 报错的问题，这个报错一般是在使用 Rockchip Neural Network (RKNN) SDK 进行模型推理时出现的。该报错通常表示在设置输入数据时出现了错误。

要解决这个问题，你可以检查以下几个可能的原因：

1. 输入数据的维度是否与模型期望的输入维度相匹配。确保输入数据的形状与模型要求的形状一致。

2. 输入数据的类型是否与模型期望的输入类型相匹配。确保输入数据的类型与模型要求的类型一致。

3. 检查输入数据的数值范围是否在模型支持的范围内。有些模型对输入数据的数值范围有限制，确保输入数据的数值范围符合要求。

4. 确保你使用的 RKNN SDK 版本与你的硬件和模型兼容。不同版本的 RKNN SDK 可能与不同的硬件平台和模型有兼容性问题。

如果以上步骤都没有解决问题，你可以提供更多的详细信息，例如完整的错误信息、模型信息、代码片段等，以便更好地帮助你解决问题。

相关问题

@state.change("boundary_inputs") def update_boundary_inputs(boundary_inputs): @state.change("boundary_inputs") def update_boundary_inputs(boundary_inputs, **kwargs):有什么区别

这两个函数的定义中，第二个函数多了一个 `**kwargs` 参数，表示可以接受任意数量的关键字参数。这个参数的作用是将额外的关键字参数打包成一个字典传递给函数，这样函数就可以处理这些额外的参数。

如果你不需要处理额外的参数，那么两个函数没有区别。但是如果你需要处理额外的参数，就需要使用第二个函数定义。例如，如果你想在 `update_boundary_inputs` 函数中处理一些额外的参数，你可以这样写：

@state.change("boundary_inputs")
def update_boundary_inputs(boundary_inputs, **kwargs):
    param1 = kwargs.get("param1", None)
    param2 = kwargs.get("param2", None)
    # 然后在函数中使用 param1 和 param2
    # ...

这样，调用函数时就可以传递额外的参数了：

update_boundary_inputs(boundary_inputs, param1=1, param2="hello")

def __getitem__(self, index): _targets = Variable(torch.from_numpy(self._targets[index]).float(), requires_grad=False) _inputs = self._inputs_transform(_targets) if self._use_cuda: _targets = _targets.cuda() _inputs = _inputs.cuda() return _targets, _inputs

这是一个 Python 类的方法，该方法名为 "__getitem__"，它接收一个索引 "index" 作为输入，并返回 "_targets" 和 "_inputs" 两个变量。

在方法中，首先将输入的索引用于 "_targets" 数组中，将其转换为 PyTorch 中的张量（Tensor），并将其设置为不需要梯度计算。然后，将 "_targets" 作为输入，调用了另一个函数 "_inputs_transform"，将其转换为另一个张量 "_inputs"。

如果使用了 CUDA 加速，那么代码会将 "_targets" 和 "_inputs" 转移到 GPU 上。最后，方法返回 "_targets" 和 "_inputs" 两个变量。