nb模型精度比inference模型差很多

[hideinhat]

测试了5张图，inference推理的结果：

nb模型（没做量化）推理结果：

5张错了2张。。

[yulangz]

具体使用什么方式转的模型呢？

[hideinhat]

具体使用什么方式转的模型呢？

paddle_lite_opt --model_file=./inference/v3_score_mobile/inference.pdmodel --param_file=./inference/v3_scormobile/inference.pdiparams --optimize_out_type=naive_buffer --optimize_out=./inference/v3_score_mobile_arm_noquant --valid_targets=arm
Paddle Lite 版本：v2.14rc
PaddlePaddle版本：2.6.2

[hideinhat]

解决了。是图像预处理的问题。现在没量化的nb模型推理结果是准确的，但int8模型返回的是nan。
[[[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]]]
[('', 0.0)]