- 000
1.平台： iOS
2.版本：MNN-2.1.0
3.问题描述：
PC/android平台下结果一样，而且效果是对的，iOS平台的结果跟他们不一样，效果有点问题；
原图：
正确结果：
错误结果：
可以看到，错误结果图里面的 法令纹 会有类似锯齿一样的东西。
但是 如果不使用汇编优化，那么结果是正常的，现在定位到问题出在4通道双线性采样这里...
- 000
平台(如果交叉编译请再附上交叉编译目标平台):
Platform(Include target platform as well if cross-compiling):
Github版本:
Github Version:
直接下载ZIP包请提供下载日期以及压缩包注释里的git版本(可通过7z l zip包路径命令并在输出信息中搜索Comment 获得，形如Comment = bc80b11110cd440aacdabbf59658d630527a7f2b)。...
- 000
MNN/source/backend/cpu/arm/arm32
/MNNPackedSparseQuantMatMulEpx1.S 中 loop_e1h1l1
2.7： vld1.32 {d0[0]}, [r1]
1.2：vld1.32 {s0}, [r1]
d0[0]等价于s0，请问为什么还要做这样的修改？
- 000
MNN/source/backend/cpu/arm/arm32
/MNNPackedSparseQuantMatMulEpx1.S 中 loop_e1h1l1
2.7： vld1.32 {d0[0]}, [r1]
1.2：vld1.32 {s0}, [r1]
d0[0]等价于s0，请问为什么还要做这样的修改？
Issue
内存泄漏
- 000
平台(如果交叉编译请再附上交叉编译目标平台):
Platform(Include target platform as well if cross-compiling):
yolox 用MNN部署在Amlogic S905x4上内存泄露，开始以为个别情况，今天换一个三星的安卓手机也出现内存泄露 内存不断在涨
部署代码用的https://github.com/jmu201521121021/YOLOX.MNN
Github版本:
Github Versi...
Issue
关于量化训练示例demo的问题
- 000
平台(如果交叉编译请再附上交叉编译目标平台):
MacOS
Github版本:
2.7.0
编译方式:
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DMNN_BUILD_CONVERTER=ON -DMNN_BUILD_QUANTOOLS=ON && make -j8
编译日志:
--
-- 3.19.0.0
-- Use Threadpool, forbid openmp
-- >>>>>>>>>>>>>
-...
- 000
平台(如果交叉编译请再附上交叉编译目标平台):
darwin x86_64
Github版本:
32f72f4 [32f72f4]
编译方式:
Compiling Method
clang
具体问题
根目录的CMakeLists.txt，line 725，在构建darwin平台的静态库时，编译选项有问题。
--whole-archive/--no-whole-archive应该替换为-all_load/-noall_load
if (NOT MNN_BUILD_SHARED_...
- 000
平台(如果交叉编译请再附上交叉编译目标平台):
Platform(Include target platform as well if cross-compiling):
Github版本:
Github Version:
直接下载ZIP包请提供下载日期以及压缩包注释里的git版本(可通过7z l zip包路径命令并在输出信息中搜索Comment 获得，形如Comment = bc80b11110cd440aacdabbf59658d630527a7f2b)。...
- 000
平台(如果交叉编译请再附上交叉编译目标平台):
ubantu
arm
Github版本:
编译方式:
cmake ..
-DCMAKE_SYSTEM_NAME=Linux
-DCMAKE_SYSTEM_VERSION=1
-DCMAKE_SYSTEM_PROCESSOR=armv7
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=./install
-DCMAKE_C_COMPILER=/usr/local/arm/gcc-linaro-12.1.1-2022.08-x86_64_arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linu...