使用acuitylite 转yolov5模型包含swish算子，看源码目前只支持hswish

[zjd1988]

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[sunshinemyson]

@zjd1988 ,

你的问题是用AcuityLite 转 YoloV5 到 tflite格式碰到swish算子不支持吗？

Thanks

[zjd1988]

@sunshinemyson 暂时没有用tflite-vx-delegate测试转换后的模型，在分析量化后模型的算子种类，然后对照tflite-vx-delegate来看，发现tflite-vx-delegate/op_map.cc源码没有算子，不过看到HardSwish算子，下图是AcuityLite转出的yolov5模型图，

看tflite 的 scheme.fbs没有swish这个算子，swish应该是个自定义op，
https://github.com/zhenhuaw-me/tflite/blob/master/3rdparty/schema.fbs

目前在想办法解析AcuityLite量化后的tflite模型，然后用python来构造网络，lenet网络验证了下问题不大，想找个yolov5验证下，所以遇到这个问题

[sunshinemyson]

了解，你有没有原始输入模型？我请同事看看

[zjd1988]

@sunshinemyson yolov5.zip

[sunshinemyson]

收到

[zjd1988]

@sunshinemyson 你好，还有个疑问，tf-lite的cpu推理结果可以跟tflite-vx-delegate完全对应起来吗？
我测试了lenet是一样的，不知道其他模型是不是可以完全一致？

[sunshinemyson]

@zjd1988 , 我们和CPU之间会有一点精度差异，例如asymmU8的convolution我们会跟CPU有一个量化精度的差异。
但是对网络整体的精度没有影响。

[sunshinemyson]

@zjd1988 ，
模型转换的问题，我们下一版(Q1 release)AcuityLite会修正，会把swish拆分成tflite支持的算子。

[zjd1988]

@sunshinemyson 谢谢