我对这个平台很陌生，所以如果我的问题很愚蠢，请原谅。目前我正在尝试整合一个深度学习模型，使用SNPE来检测人体姿势。模型的体系结构如下:
输入→CNN图层->分离成两组不同的CNN——>2个不同的输出层
所以，基本上我的网络是从一个输入数据开始的，然后生成两个不同的输出(output1和output2)，但是当我尝试在SNPE中执行网络时，它似乎只有关于output2层的信息。你们中有人对这种情况有什么想法吗，我能不能找一下output1的输出。提前感谢大家!
我假设您已经成功地将模型转换为DLC，并且正在尝试使用snpe-net-run工具运行网络。为了获得多个输出，在运行snpe-net-run时，需要在给——input_list参数的文件中指定输出层(除了输入层)。假设outputlayer1和outputlayer2是两个输出层和~/test/example_input的名称。Raw是输入的路径，那么相同的输入列表文件格式如下:
#outputlayer1 outputlayer2
~/test/example_input.raw
在第一行中，#后面是输出层名称，它们由空格分隔。下一行包含输入路径(单输入情况)。您还可以添加多个输入文件，每次迭代一行。如果每次迭代有多个输入，则应该使用空格作为分隔符。输入列表文件的一般格式如下
#<output_name>[<space><output_name>]
<input_layer_name>:=<input_layer_path>[<space><input_layer_name>:=<input_layer_path>]
…
您可以参考snpe-net-run文档获取更多信息。