按照转换模型教程，使用bash 1_quantize_model,不能生成xx.quantize的文件，而且在安装环境的时候，TensorFlow和lidb库会出现在python3.5.2不支持的情况
Frank
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@hyf820812029 请提供详细的信息，不能生成是报错？报什么错。你应该提供错误log信息。建议在python3.8环境下使用转换工具，可以使用conda创建一个虚拟环境
环境要求，说明文档里不是要求python3.5.2吗？python3.8我试了，照着说明文档，安装那些环境的时候也会报错，或者你有推荐的系统镜像文件吗？我换一个系统镜像
Frank
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@hyf820812029 那你把错误信息完整贴出来，你就说一个报错了，我也没办法帮你解决，如果需要我帮你解决，请提供一些信息给我，我最起码需要知道哪里报错了，报错信息是什么
Frank
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请把这个部分的报错信息发出来，我安装的时候是正常的
python3.5.2安装TensorFlow2.0.0a0出现报错，用python3.6安装就没有这个错
Frank
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@hyf820812029 lmdb log显示了，你缺少文件python.h. TF的库，报错的也不是TF，而是依赖的库编译报错。建议你用conda创建一个3.8的虚拟环境。我个人是使用3.8的
我原来就是下载了python3.5.2和3.6两个版本，然后软连接，切换使用，但是我用python3.6下载tensorflow和lmdb两个环境，虽然可以成功，但是似乎环境不是连通的，我转换模型的时候，还是要切换到python3.5.2这个版本，所以我转换模型时候就失败了，并且我转换之前用python3.5.2运行check的python程序，不是显示successful
要是使用conda创建3.8的虚拟环境，然后再利用3.8安装这些环境，最后是不是还是要回到3.5的版本去进行转换模型这一步？
Frank
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@hyf820812029 你在3.8环境下装完所有库，就在3.8环境下转换就行
python3.8都装不上TensorFlow2.0.0，似乎是版本高了，
Frank
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@hyf820812029 那你可以装一个2.2.0的试试，TF的API在2.0以后变化不是很大。另外，你下面这个显示你缺少了一些库，那你就装就好了。你用缺少的log信息直接百度可以搜到的
官网直接下载的aml_npu_sdk_master文件夹，里面没有convertdaknet的文件？
Frank
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@hyf820812029 包含了子仓库，请使用这个命令clone
git clone --recursive https://github.com/khadas/aml_npu_sdk.git
第一步输入模型好像没问题，可以生成data和json文件，第二步量化的时候就报错，好像是TensorFlow版本上有点不太对，生成不了data、jason和quantize文件
Frank
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@hyf820812029 你的模型是在哪个TF版本下训练的
你是指模型的训练，不是指转换模型吗？我转换模型是在TF2.2.0进行的
