** Error: Count not specified

这个错误提示 "Error: Count not specified" 通常出现在使用某些需要计数的工具或程序时，比如文件处理、循环迭代或者其他需要预设操作次数的情况。这意味着在执行操作之前，你没有提供一个明确的数量或者循环次数。

例如，在Python的迭代循环中，如果没有指定 `for` 或者 `while` 循环的具体迭代次数，就可能会遇到这样的错误。类似地，在一些命令行工具中，如果命令需要执行特定次数的操作，而你没有提供这个数字，就会报此错。

解决这个问题的方法通常是显式地设置要执行的次数。例如，如果是用 `for` 循环，可以在语法中指定：

for i in range(<count>): # 替换 <count> 为你想执行的次数
    # 你的代码...

或者是使用像 `adb shell` 这样的命令时，添加 `-v <count>` 参数来指定 Monkey 命令的执行次数。

相关问题

[06/09/2023-08:59:03] [E] [TRT] 3: (Unnamed Layer* 5) [Convolution]:kernel weights has count 5184 but 3456 was expected [06/09/2023-08:59:03] [E] [TRT] 4: (Unnamed Layer* 5) [Convolution]: count of 5184 weights in kernel, but kernel dimensions (3,3) with 12 input channels, 32 output channels and 1 groups were specified. Expected Weights count is 12 * 3*3 * 32 / 1 = 3456 [06/09/2023-08:59:03] [E] [TRT] 4: [convolutionNode.cpp::computeOutputExtents::58] Error Code 4: Internal Error ((Unnamed Layer* 5) [Convolution]: number of kernel weights does not match tensor dimensions) [06/09/2023-08:59:03] [E] [TRT] 3: [network.cpp::addResize::1358] Error Code 3: API Usage Error (Parameter check failed at: optimizer/api/network.cpp::addResize::1358, condition: input.getDimensions().nbDims > 0 ) yolov5: /home/a/yolov5code/TRT/tensorrtx/yolov5/yolov5.cpp:63: nvinfer1::ICudaEngine* build_engine(unsigned int, nvinfer1::IBuilder*, nvinfer1::IBuilderConfig*, nvinfer1::DataType, float&, float&, std::string&): Assertion `upsample11' failed. 已放弃

这个错误看起来是由于神经网络中某个卷积层的权重数量不匹配导致的。错误消息中提到了预期的权重数量，但实际上权重数量与预期不符。这可能是由于网络的结构或权重文件本身出现了问题。

要解决这个问题，您可能需要检查卷积层的权重数量是否正确，并检查网络结构或权重文件是否正确。您还可以尝试使用不同的优化器或构建器来创建您的神经网络，以避免这些错误。

Building engine, please wait for a while... [06/02/2023-21:46:54] [E] [TRT] 3: (Unnamed Layer* 0) [Convolution]:kernel weights has count 0 but 3456 was expected [06/02/2023-21:46:54] [E] [TRT] 4: (Unnamed Layer* 0) [Convolution]: count of 0 weights in kernel, but kernel dimensions (6,6) with 3 input channels, 32 output channels and 1 groups were specified. Expected Weights count is 3 * 6*6 * 32 / 1 = 3456 [06/02/2023-21:46:54] [E] [TRT] 4: [convolutionNode.cpp::computeOutputExtents::58] Error Code 4: Internal Error ((Unnamed Layer* 0) [Convolution]: number of kernel weights does not match tensor dimensions) [06/02/2023-21:46:54] [E] [TRT] 4: [network.cpp::validate::2956] Error Code 4: Internal Error (Could not compute dimensions for (Unnamed Layer* 0) [Convolution]_output, because the network is not valid.) Build engine successfully! yolov5-cls: /home/jm/桌面/tensorrtx-yolov5-v6.2/yolov5/yolov5_cls.cpp:151: void APIToModel(unsigned int, nvinfer1::IHostMemory**, float&, float&, std::__cxx11::string&): Assertion `engine != nullptr' failed. 已放弃 (核心已转储)

这个错误是由于在构建 TensorRT 引擎时，模型权重维度不匹配导致的。根据错误提示信息，在第 3 层卷积中期望有 3456 个权重，但实际上没有权重。

建议检查以下几点：

1. 确认模型是否正确加载，并且权重文件是否存在。
2. 检查模型的网络结构和权重是否对应，特别是在卷积层中，确保权重的维度与卷积核的大小、输入通道数、输出通道数、分组数等一致。
3. 如果是在使用 TensorRT 进行加速时，需要检查 TensorRT 版本是否与代码兼容。

如果以上检查都没有问题，可以尝试重新编译代码，并确保编译选项正确设置。如果问题仍然存在，可以考虑查看相关的日志信息以获取更多的信息。