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Raw Permalink Blame History

Netrans 版本发布记录

当前版本: 6.33.6 最后更新: 2026-07-29

版本速查

版本	日期	主要变更
6.33.6	2026-06-11	多核dtype修复、5处业务逻辑Bug修复、多模型检测、多输入Concat修复、版本管理、增量安装
6.33.5	2026-05-13	防御性编程增强、文档体系完善（SRS/SDD/STD）
6.33.4	2026-04-21	FP16前后处理支持、symi16预处理限制、参数清理机制
6.33.3	2026-02-27	多核配置支持 (1-4核)
6.33.2	2026-02-25	安装脚本优化
6.33.1	2026-02-24	目录结构优化
6.33.0	2026-02-09	Python 3.10 & Acuity 6.33 迁移
6.42.4	2026-02-09	Acuity 拆分 & 离线打包
6.42.3	2025-12-05	Hybrid 量化 & Dump 功能
6.42.2	2025-12-05	Platform 参数替换 Optimize

查看详细变更

v6.33.6 - 多核dtype修复、5处业务逻辑Bug修复、多模型检测、多输入Concat修复、版本管理
v6.33.5 - 防御性编程增强、文档体系完善
v6.33.4 - FP16前后处理支持、symi16预处理限制、参数清理机制
v6.33.3 - 多核配置支持 (1-4核)
v6.33.2 - 安装脚本优化 & 消除依赖冲突警告
v6.33.1 - 目录结构优化 & 安装流程改进
v6.33.0 - Python 3.10 & Acuity 6.33 迁移
v6.42.4 - Acuity 拆分 & 离线打包
v6.42.3+ - Export API 优化
v6.42.3 - Hybrid 量化 & Dump 功能
v6.42.2 - Platform 参数替换 Optimize
历史版本

详细变更

未发布 (2026-07-29)

安装脚本导出 `NETRANS_PYTHON`

setup.sh 记录本次安装 Netrans 所使用的实际 Python 解释器（sys.executable）
安装完成后将 NETRANS_PYTHON 写入 ~/.bashrc 的 Netrans 托管环境块
NETRANS_PYTHON 用于在未激活虚拟环境时明确调用能够运行 Netrans 的 Python
Python 解释器路径纳入安装配置指纹；切换 Python 或虚拟环境后重新运行安装脚本会自动更新配置
script/ 目录仍通过 PATH 提供 netrans 命令，现有调用方式不变

使用示例：

"$NETRANS_PYTHON" -c "import netrans, acuitylib"
"$NETRANS_PYTHON" "$(command -v netrans)" --help

`load` 预处理参数由 `scale` 更名为 `std`

Python API：load(..., scale=...) 改为 load(..., std=...)
CLI：netrans load --scale ... 改为 netrans load --std ...
std 表示标准差/归一化除数，预处理公式为 (input - mean) / std
Acuity _inputmeta.yml 的固定字段仍名为 scale，生成值为 1 / std
本次更名不保留旧参数别名，调用方需要同步更新

v6.33.6 (2026-06-11)

Bug 修复：多核导出 dtype 回退 fp16

变更日期: 2026-05-25
影响范围: export_nbg.py、netrans.py

问题描述

使用 Python API 在多核模式（pnna2）下导出模型时，量化类型错误地回退为 fp16，而 CLI 路径正常。

根因

export_nbg_without_reload() 只重新加载了被 add_pre_post 修改过的 inputmeta 和 postprocess YAML 文件，从未调用 nn.load_model_quantize() 加载 .quantize 文件。CLI 路径中 load_net() 会加载量化文件，因此 CLI 工作正常。

修复方案

新增 _sync_metadata_to_net() 统一同步函数（export_nbg.py:21-44），作为 inputmeta / postprocess / quantize 三个元数据文件的单点同步入口。export_nbg_without_reload() 改用此函数，一次调用完成全部同步。

def _sync_metadata_to_net(nn, net, model_filename, quantized, use_hybrid=False):
    """单点同步入口：加载 inputmeta + postprocess + quantize 三个元数据文件"""
    inputmeta = model_filename + "_inputmeta.yml"
    nn.load_model_inputmeta(net, inputmeta)

    postprocess_file = model_filename + "_postprocess_file.yml"
    if os.path.exists(postprocess_file):
        nn.load_model_outputmeta(net, postprocess_file)

    if quantized != "float32":
        quantize_file = model_filename + '_' + quantized + (
            "_hy.quantize" if use_hybrid else ".quantize"
        )
        if os.path.exists(quantize_file):
            nn.load_model_quantize(net, quantize_file)

更新文件

src/netrans/export_nbg.py: 新增 _sync_metadata_to_net() (+27行)，修改 export_nbg_without_reload (-14/+1)
devtools/support/260525_multicore_dtype_fp16/diagnose.py: 更新诊断脚本
devtools/support/260525_multicore_dtype_fp16/report.md: 技术报告

Bug 修复：5 处业务逻辑 Bug 修复

变更日期: 2026-06-01
影响范围: add_prepost_to_graph.py、importer.py、netrans.py

修复清单

Bug 1 — is_float_quantize 遗漏 float32：update_preprocess() 中浮点量化判断只检查 fp16 和 bf16，遗漏了 float32。导致 float32 模型错误尝试从 quantize 文件获取量化参数。补充 qtype == 'float32' 判断。

Bug 2 — clear_postprocess 残留状态：clear_postprocess() 使用 pop('add_postproc_node', None) 清除字段，但后续 acuitylib 检查字段存在性时触发 KeyError。改为设置 add_postproc_node = False 保留字段但恢复默认值。

Bug 3 — _dataset_txt_is_valid 不兼容两列格式：Acuity 支持 dataset.txt 中每行为 路径标签（两列），Netrans 取整行当路径去 os.path.exists()，标签也被带入导致校验失败。修复为按空格分割取第一列。

Bug 4 — load() 重复覆盖 channel_mean_value.txt：mean/std 未提供时，load() 始终用默认值 mean=0, std=1.0 覆盖已有 channel_mean_value.txt。修复后优先使用已有文件，仅在文件不存在时生成默认值。

Bug 5 — float32 + preprocess=True 未拦截：浮点模型不需要将预处理嵌入推理节点，但 export() 未对 float32 + preprocess=True 进行拦截。新增 ValueError 拦截，提示用户设为 preprocess=False。

更新文件

src/netrans/add_prepost_to_graph.py: Bug 1 (+1/-1), Bug 2 (+2/-1)
src/netrans/importer.py: Bug 3 (+7/-2)
src/netrans/netrans.py: Bug 4 (+5/-2), Bug 5 (+8)

功能增强：`get_modelfile_name` 多模型检测

变更日期: 2026-05-25
影响范围: utils.py、netrans_cli.md

功能说明

目录中存在多个不同名称的模型文件时，原逻辑按后缀优先级选择但不会提示用户。现改为抛出 RuntimeError，明确列出发现的多个模型名，防止选错模型。

同时将 .json/.data 加入后缀优先级列表首位，适配 load_generated() 场景（加载已生成模型时无需原始模型文件）。

更新文件

src/netrans/utils.py: 多模型检测 + .json/.data 优先级 (+16/-3)
docs/netrans_cli.md: 命令总览表补充 (+9)
test/netrans_api/unit/test_error_handling.py: 新增测试用例 (+135)

Bug 修复：多输入/纯 Concat 模型量化参数缺失导致导出崩溃

变更日期: 2026-06-11
影响范围: add_prepost_to_graph.py

问题描述

纯 Concat 连接的多输入模型中，某些输入层直接拼接而不经过卷积，因此不在量化参数文件中。add_input_layer_quantize_parameters() 找不到输入层的量化参数时直接 raise ValueError 崩溃。

修复方案

将 raise ValueError 改为 print Warning + continue 跳过，认为该输入层为浮点输入，不添加 dtype_converter。

更新文件

src/netrans/add_prepost_to_graph.py: (+3/-2)

工程改进：增量安装机制

变更日期: 2026-07-01，2026-07-09

影响范围: setup.sh、Makefile、VERSION、.gitignore

功能说明

新增智能增量安装，对比上次安装状态快照（vendor 指纹、requirements 指纹、script/setup/安装路径指纹），只执行必要的安装步骤，避免每次都全量重装。

判断逻辑：

.install_state（本地快照，不提交）记录上次安装时各组件的指纹
.install_state 只按白名单字段解析，不再作为 shell 脚本 source 执行
script/ 和 setup.sh 指纹按文件内容计算，并排除 Python 缓存文件
vendor/ 使用路径、大小、mtime 的快速元数据指纹，避免每次对完整 SDK 做内容 hash
VERSION 中的 FORCE_REINSTALL_SINCE 字段指定最低全量重装版本
日常 git pull 后，vendor 和 requirements 未变时，仅 pip install -e（秒级完成）
pip 调用统一使用 python3 -m pip，确保安装到当前 Python 环境
安装脚本会检查必要文件、acuity whl 和 Vivante SDK cmdtools 目录
~/.bashrc 中的 PATH 和 VIV_SDK_PATH 使用 Netrans 托管块维护，目录迁移时自动重写，避免重复追加旧路径

使用方式：

make install    # 首次全量安装，后续自动增量
make update     # git pull + 增量安装
make reinstall  # 强制全量重装（删除本地快照）
make version    # 查看当前源码版本

强制重装门禁场景：用户从 v6.33.5 直接升级到 v6.33.7 时，即使 vendor 指纹匹配，因 installed_version < VERSION.FORCE_REINSTALL_SINCE 也会触发全量重装。

用户入口整理：Makefile 只保留用户安装、更新、重装、版本查看、环境检查和清理命令，删除测试、发布、离线打包、格式化、文档索引等开发维护目标，避免用户命令和发布维护命令混在一起。

更新文件

setup.sh: 新增并修正指纹对比、安装状态读取、结构检查和环境变量维护逻辑
Makefile: 保留 install、update、reinstall、version、check、clean 用户目标
README.md: 同步用户安装、更新和强制重装说明
VERSION: 新增 FORCE_REINSTALL_SINCE 强制重装门禁字段
.gitignore: 忽略 .install_state（新增）

工程改进：Makefile `update` 目标

变更日期: 2026-06-01
影响范围: Makefile

功能说明

新增 make update 目标，一键执行 git pull + 安装，方便快速升级。现已与增量安装机制集成，自动跳过未变更的组件。

make update   # 拉取最新代码并增量安装

更新文件

Makefile: 新增 update 目标 (+10/-1)

文档更新：README 新增 mamba 安装说明

变更日期: 2026-06-01
影响范围: README.md

新增 miniforge 下载、mamba 环境创建步骤，提供完整的 Python 3.10 环境搭建指引。

更新文件

README.md: (+8)

工程改进：版本一致性校验机制

变更日期: 2026-06-11，2026-07-09 影响范围: VERSION、devtools/release/netrans_version、script/netrans_version、Makefile

功能说明

新增强制版本一致性校验，确保 __init__.py、setup.py、release.md、netrans_api.md 等文件中的版本号一致。

VERSION 文件作为版本元数据单一事实源，包含当前版本和强制重装门禁版本
版本同步、版本一致性校验、强制重装门禁标记等发布维护能力迁移到 devtools/release/netrans_version
新增发布者流程命令：
- prepare <version> [--force-reinstall]：设置版本号、同步受管理文件，可同时更新强制重装门禁
- preflight：发布前检查版本一致性并提示 git 工作区状态
script/netrans_version 从用户脚本目录移除，不再随 script/ 暴露到用户 PATH
用户侧 Makefile 不再提供版本发布/测试/同步目标，仅保留安装和更新相关入口

更新文件

VERSION: 版本元数据单一事实源（新增）
devtools/release/netrans_version: 发布者版本管理工具（不进入用户安装入口）
script/netrans_version: 从用户脚本目录移除
Makefile: 移除开发/发布维护目标

测试目录清理

变更日期: 2026-06-11

删除 test/uint_test/ 残留目录（测试目录重组后的旧目录，文件已迁移至 test/netrans_api/unit/）。

v6.33.5 (2026-05-13)

防御性编程增强

变更日期: 2026-05-13
影响范围: quantize.py、export_nbg.py、add_prepost_to_graph.py、importer.py、utils.py

功能说明

全面增强错误处理和防御性编程策略，确保 Python API 模式下异常安全，提供清晰的中文错误信息。

具体改动：

sys.exit(1) → 异常抛出（14 处）：quantize.py(4处)、export_nbg.py(4处)、importer.py(5处)、add_prepost_to_graph.py(1处) 中的底层函数全部替换为 FileNotFoundError / ValueError / NetransError。Python API 模式下不再因底层错误直接杀进程，改为可捕获的异常。错误信息均为中文，含文件路径和修复建议（如"请先执行 netrans load"）。
文件存在性前置校验：add_prepost_to_graph.py 新增 _check_file_exists() 通用校验函数，覆盖 6 个入口函数，所有 YAML 读取前先检查文件存在性。
YAML 空内容检测（3 处）：读取 YAML 后检查 data is None，防止空文件或格式错误导致的隐式 AttributeError / KeyError。
量化产物验证：quantize() 保存 .quantize 文件后立即 os.path.exists() 检查是否成功生成，失败时抛出 NetransError。
目录创建安全化：importer.py 中 os.system("mkdir") 替换为 os.makedirs(exist_ok=True)，消除 shell 注入风险，修复 dataset fallback 时 inputs 目录创建失败问题。
CLI/API 默认行为统一：add_pre_post CLI 的 --preprocess / --postprocess 默认值改为 True，与 export() API 的 preprocess=True, postprocess=True 一致。
get_modelfile_name 确定性修复：从依赖 os.listdir() 文件系统排序改为按固定优先级查找：.json/.data（产物优先，load_generated 依赖）> .onnx > .pb > .prototxt > .tflite > .pt > .h5 > .cfg。消除多模型文件并存时的非确定性。
Bug 修复（4 个）：
- BUG-2：quantize.py set_input_output_quant_params() 变量名 layer_lid → lid
- BUG-3：quantize.py quantize() 中 in_out_quantized_dict 未初始化 NameError，补充 a_w_diff_quantizer_dict 分支
- BUG-4：export_nbg.py main() 中 quantized_format.insert(0, 'float32') 全局可变状态污染，改为直接拼接字符串
- BUG-5：quantize.py qat_quantize() 中 print("{}") format string 未生效 → raise FileNotFoundError(f"...")

文档体系完善

变更日期: 2026-05-13
影响范围: docs/pmf/、docs/、test/

功能说明

补充完善三份过程文档，同步更新所有相关文档。

新增文档：

docs/pmf/产品需求规格书-Netrans软件-v5.md — 软件需求规格说明，对齐基线文档
docs/pmf/软件设计说明-Netrans软件.md — 软件设计说明，含体系结构和详细设计
docs/pmf/软件测试说明-Netrans软件.md — 软件测试说明，含 84 个测试用例

更新文档：

test/README.md — 补充遗漏的测试文件，同步修复状态
docs/netrans_cli.md — 命令总览表补充 measure 命令
docs/cookbook.md — 补充 measure 命令使用说明
README.md — 同步版本号

v6.33.4 (2026-04-21)

新增功能：FP16 前后处理支持

变更日期: 2026-03-25
影响范围: add_prepost_to_graph.py、netrans.py

功能说明

FP16 量化类型现在支持将预处理和后处理嵌入推理计算图。

技术细节:

FP16 等浮点量化类型不需要从 quantize 文件获取量化参数（输入层本身就是浮点）
浮点类型不添加 preproc_dtype_converter，避免不必要的类型转换

Python API

# FP16 量化支持前后处理
model.load('./model', mean=[0, 0, 0], std=255)
model.quantize('fp16')
model.export('fp16', platform='pnna', preprocess=True, postprocess=True)

更新文件

src/netrans/add_prepost_to_graph.py: 新增 is_float_quantize 判断逻辑
src/netrans/netrans.py: 移除 fp16 屏蔽代码

新增功能：symi16 预处理限制

变更日期: 2026-04-13
影响范围: netrans.py

功能说明

symi16 量化类型不支持将预处理嵌入推理节点，导出时会抛出明确的 ValueError。

原因: symi16 量化类型与预处理节点存在兼容性问题。

错误示例

model.export('symi16', preprocess=True)
# ValueError: symi16的量化类型不支持将预处理加入推理节点，
# 建议将preprocess配置为False，或者将量化类型改成dfpi16。

正确用法

# symi16 需要关闭预处理
model.export('symi16', platform='pnna', preprocess=False, postprocess=True)

# 或者使用 dfpi16 替代
model.export('dfpi16', platform='pnna', preprocess=True, postprocess=True)

更新文件

src/netrans/netrans.py: 新增 symi16 预处理检查和断言

新增功能：参数清理机制

变更日期: 2026-04-13
影响范围: add_prepost_to_graph.py、netrans.py

功能说明

新增 clear_preprocess() 和 clear_postprocess() 函数，在添加新参数前自动清除历史动态参数，避免不同量化类型/参数组合之间的残留。

解决问题: 连续运行不同量化类型时，之前的参数会残留导致冲突。

技术细节

# add_pre_post() 内部逻辑
def add_pre_post(self, quantized, preprocess=True, postprocess=True, use_hybrid=False):
    # 总是先清空历史动态参数
    clear_preprocess(self._meta.name, quantized, use_hybrid)
    clear_postprocess(self._meta.name, quantized, use_hybrid)
    
    # 再添加新参数
    if preprocess:
        update_preprocess(...)
    if postprocess:
        update_postprocess(...)

更新文件

src/netrans/add_prepost_to_graph.py: 新增 clear_preprocess()、clear_postprocess() 函数
src/netrans/netrans.py: add_pre_post() 中调用清理函数

功能增强：dataset 路径校验

变更日期: 2026-04-14
影响范围: importer.py

功能说明

新增 _dataset_txt_is_valid() 函数，逐行校验 dataset.txt 中的路径是否存在。路径无效时自动 fallback 到 fake data 生成，并输出警告日志。

示例输出

Warning: dataset path does not exist: ../res/space_shuttle_224x224.jpg
Dataset not available, generating fake data...

更新文件

src/netrans/importer.py: 新增 _dataset_txt_is_valid()、_generate_fake_data() 函数

功能增强：mean/std 参数自动广播

变更日期: 2026-04-21
影响范围: netrans.py

功能说明

load() 方法的 mean 和 std 参数支持自动广播，无需手动填写所有通道的值。std 是归一化除数；Acuity inputmeta 中的 scale 为 1/std。

广播规则:

单值 → 自动广播到所有通道
单元素列表 → 自动广播到所有通道
多值列表 → 原样使用，长度必须匹配通道数
不提供参数 → 使用默认值 (mean=0, std=1.0) 并自动广播

使用示例

# 以前：必须写全所有通道
model.load('./model', mean=[128, 128, 128], std=[255, 255, 255])

# 现在：自动广播（推荐）
model.load('./model', mean=128, std=255)           # 单值自动广播
model.load('./model', mean=[128], std=[255])       # 单元素列表也广播
model.load('./model', mean=[128, 128, 128], std=255)  # std 单值广播

# 不提供参数，使用默认值
model.load('./model')  # → mean=[0, 0, 0], std=[1.0, 1.0, 1.0]（三通道）

channel_mean_value.txt 文件

用途: 兼容供应商业务流程，用户可通过修改文件配置参数
格式: mean1 mean2 mean3 std1 std2 std3；导入时转换为 Acuity scale=1/std
生成时机: load() 时始终生成（使用用户参数或默认值）

更新文件

src/netrans/netrans.py: 新增 _get_input_channels(), _broadcast_channel_params() 方法

文档更新

变更日期: 2026-04-21

docs/netrans_api.md: 新增 symi16 预处理限制说明、自动广播说明
docs/cookbook.md: 新增自动广播使用示例
docs/release.md: 新增 v6.33.4 版本记录
test/README.md: 更新测试报告

v6.33.3 (2026-02-27)

新增功能：多核配置支持 (1-4核)

变更日期: 2026-02-27
影响范围: export() 方法、CLI、文档

功能说明

支持在导出 NBG 模型时配置 VIP 多核运行模式（1-4核）。

多核配置映射:

core_num	VIV_MGPU_AFFINITY	VIV_OVX_MULTI_DEVICES	说明
`1core` / `1`	`1:0`	`0:1`	单核模式
`2core` / `2`	`1:2`	`0:2-2`	双核模式
`3core` / `3`	`1:3`	`0:3-1`	三核模式
`4core` / `4`	`1:4`	`0:4-1`	四核模式

配置说明:

VIV_MGPU_AFFINITY: GPU 亲和性配置
- 1:n - 启用独立模式，n 表示核心数
- 0 - 多核模式（4核）
VIV_OVX_MULTI_DEVICES: 多设备配置，格式 0:n-m 表示设备0包含两组内核

Python API

# 4核导出
model.export('asymu8', core_num='4core')

# 简写形式
model.export('asymu8', core_num='4')

# 指定平台
model.export('asymu8', platform='pnna2', core_num='4core')

CLI

# 4核导出
netrans export model asymu8 --core-num 4core

# 简写形式
netrans export model asymu8 --core-num 4

# 指定平台
netrans export model asymu8 --platform pnna2 --core-num 4core

更新文件

src/netrans/netrans.py: 添加 _MULTICORE_CONFIGS 和 _set_multicore_env()
script/netrans: 添加 --core-num 参数
test/uint_test/test_multicore.py: 多核配置单元测试
docs/netrans_cli.md: CLI 文档更新
docs/netrans_api.md: API 文档更新
AGENTS.md: 项目设计文档更新

文档更新：CLI/API 文档同步与链接修复

变更日期: 2026-03-13 影响范围: 文档文件

变更内容

CLI 版本号修正: 修正 script/netrans 中的版本号（从错误的 6.42.3 改为正确的 6.33.3）
API 文档更新 (docs/netrans_api.md):
- 移除已废弃的 viv_sdk 参数（已改用 VIV_SDK_PATH 环境变量）
- 添加 model_path 参数说明
- 更新 4 核配置表（1:4 / 0:4-1）
- 修复文档链接引用
CLI 文档更新 (docs/netrans_cli.md):
- 从 quantize 命令移除 --preprocess/--postprocess 参数（已移至 export 命令）
- 向 export 命令添加 --preprocess/--postprocess/--core-num 参数说明
- 移除 --viv-sdk 参数说明
README 增强 (README.md):
- 添加文档描述和链接说明
- 添加 CI 自动同步说明
文档链接修复 (docs/release.md):
- 修复文档文件名引用（cli-reference.md → netrans_cli.md）

更新文件

script/netrans: 版本号修正
docs/netrans_api.md: API 文档同步
docs/netrans_cli.md: CLI 文档同步
README.md: 文档链接增强
docs/release.md: 链接修复

注意事项

多核配置通过环境变量实现，仅影响当前进程
core_num=None（默认）时不修改环境变量，使用当前环境配置
无效的配置值会抛出 ValueError

功能优化：Export 默认启用前后处理

变更日期: 2026-02-27
影响范围: export() 方法、CLI

变更内容

export() 方法的 preprocess 和 postprocess 参数默认值从 False 改为 True。

参数	旧默认值	新默认值	说明
`preprocess`	`False`	`True`	将均值节点并入网络
`postprocess`	`False`	`True`	将反量化节点并入网络

Python API

# 默认启用前后处理
model.export('asymu8')

# 显式禁用前后处理
model.export('asymu8', preprocess=False, postprocess=False)

CLI

# 默认启用前后处理
netrans export model asymu8

# 显式传 False 禁用
netrans export model asymu8 --preprocess False --postprocess False

更新文件

src/netrans/netrans.py: 修改 preprocess 和 postprocess 默认值为 True
script/netrans: CLI 参数支持布尔值类型
docs/cli-reference.md: 更新 CLI 文档
docs/netrans_api.md: 更新 API 文档

v6.33.2 (2026-02-25)

变更：安装脚本优化 - 消除依赖冲突警告

变更日期: 2026-02-25
影响范围: setup.sh 安装脚本

问题

安装时出现依赖冲突警告：

acuity 6.33.19 requires torch==1.5.1, but you have torch 2.2.2 which is incompatible.

解决方案

调整 setup.sh 安装顺序：

先安装 Python 依赖（包括 torch 2.2.2）
再用 --no-deps 安装 acuity（跳过其依赖检查）

修改的文件:

setup.sh: 交换步骤1和步骤2的顺序，确保依赖先安装

安装顺序对比

顺序	变更前	变更后
步骤1	安装 acuity (`--no-deps`)	安装 Python 依赖
步骤2	安装 Python 依赖	安装 acuity (`--no-deps`)

v6.33.1 (2026-02-24)

变更：目录结构优化 & 安装流程改进

变更日期: 2026-02-24
影响范围: 目录结构、安装脚本、文档

1. 目录结构优化

变更	原位置	新位置
packing 目录	`packaging/`	`devtools/packing/`

更新内容:

将 packaging/ 目录移动到 devtools/packing/
更新所有相关脚本和文档中的路径引用
更新 Makefile 中的 package 和 sync 命令

2. Python 3.10 环境迁移

项目	变更前	变更后
Python	3.8	3.10
acuity whl	cp38	cp310

文件变更:

.python-version: 3.8 → 3.10
setup.py: python_requires=">=3.8" → python_requires=">=3.10"
setup.sh: 安装 acuity-6.33.19-cp310-cp310-*.whl
requirements_py3.8.txt → requirements.txt

3. acuity 安装优化

问题: acuity 安装时会覆盖已安装的 torch 版本

解决方案:

使用 --no-deps 参数安装 acuity
torch 已在 requirements.txt 中单独安装

修改的文件:

setup.sh: pip install "$ACUITY_WHL" --no-deps
devtools/packing/install.sh: 更新 install_package 函数支持额外参数
所有相关文档更新安装说明

4. 版本号统一

统一所有版本号为 6.33.0:

setup.py: 6.33.0
devtools/packing/setup.py: 6.42.4 → 6.33.0
src/netrans/__init__.py: 6.42.3 → 6.33.0

v6.33.0 (2026-02-09)

重大变更：Python 3.10 & Acuity 6.33 迁移

变更日期: 2026-02-09
影响范围: Python 版本、Acuity 版本、模型加载逻辑

1. Python 版本升级

项目	变更前	变更后
Python	3.8	3.10
Acuity	6.42.x	6.33.x

文件变更:

setup.py: python_requires=">=3.8" → python_requires=">=3.10"
requirements_py3.8.txt → requirements.txt
vendor/acuity-6.33.19-cp38-... → vendor/acuity-6.33.19-cp310-...

2. 模型加载逻辑重构

问题: export() 等操作会重新调用 importer() 导致 add_pre_post 配置丢失。

解决方案:

新增 load_generated() 方法：专门用于加载已生成的文件（.json, .data, .quantize）
load() 方法：仅用于从原始模型格式导入（.cfg, .weights, .pb 等）
CLI 各命令使用正确的加载方式

API 变更:

方法	用途	加载来源
`load()`	首次导入原始模型	.cfg, .weights, .pb, .onnx 等
`load_generated()`	加载已生成模型	.json, .data, .quantize, _inputmeta.yml

3. CLI 命令加载方式更新

命令	加载方式	说明
`netrans load`	`load()`	从原始模型导入
`netrans quantize`	`load_generated()`	加载已生成的 .json, .data
`netrans export`	`load_generated()`	加载已生成的文件（包含 inputmeta）
`netrans dump`	`load_generated()`	加载已生成的文件
`netrans inference`	`load_generated()`	加载已生成的文件
`netrans add_pre_post`	直接操作文件	修改 _inputmeta.yml

4. Export Pre/Post 参数位置调整

版本	`quantize()`	`export()`
旧版	支持 `--preprocess/--postprocess`	不支持
新版	移除该参数	支持 `--preprocess/--postprocess`

正确 Workflow:

# 1. 从原始模型导入（生成 .json, .data, _inputmeta.yml）
netrans load yolov4_tiny --mean 128 128 128 --std 1 1 1

# 2. 量化（加载已生成的文件）
netrans quantize yolov4_tiny asymu8

# 3. 添加前后处理（修改 _inputmeta.yml 和 _postprocess_file.yml）
netrans add_pre_post yolov4_tiny asymu8 --preprocess --postprocess

# 4. 导出时集成前后处理（加载已生成的文件，包含修改后的配置）
netrans export yolov4_tiny asymu8 --platform pnna --preprocess --postprocess

5. 迁移指南

从 v6.42.x 迁移到 v6.33.0:

Python 环境: 升级到 Python 3.10
```
conda create -n netrans python=3.10
```

Acuity 安装: 安装 cp310 版本（使用 --no-deps 避免覆盖 torch）

pip install vendor/acuity-6.33.19-cp310-cp310-manylinux2010_x86_64.whl --no-deps

代码更新: 更新 requirements.txt
```
pip install -r requirements.txt
```
Workflow 更新: 确保使用正确的加载顺序
- 先用 netrans load 导入原始模型
- 后续操作使用 netrans quantize/export/dump（自动使用 load_generated）

v6.42.4 (2026-02-09)

重大变更

1. Acuity 拆分

将 acuity 解码库从 netrans 包中拆分，作为独立依赖：

变更前: acuitylib 打包在 netrans whl 中
变更后: acuity 通过独立 whl 安装
安装方式: pip install acuity-6.42.10-*.whl --no-deps

影响:

减小 netrans 包体积
允许独立更新 acuity
安装时需要额外安装 acuity

2. 离线打包支持

新增 devtools/packing/ 目录，支持离线环境安装：

# 开发环境（联网）
cd devtools/packing/
python3 download_dependencies.py  # 下载依赖
bash build.sh                     # 构建离线包（输出到 dist/release/）

# 用户环境（离线）
tar -xzf netrans_offline_v*.tar.gz
cd netrans_offline/
bash install.sh

特性:

自动处理 TensorFlow 2.17.0 与 ml-dtypes 版本冲突
一键构建离线安装包
支持完全离线的环境部署

目录结构优化

netrans/
├── src/netrans/        # 源码（移除 acuitylib）
├── devtools/packing/   # 离线打包配置（新增）
├── devtools/           # 开发工具（新增）
│   ├── debug/          # 调试脚本
│   ├── verify/         # 验证脚本
│   └── dev/            # 开发辅助
│
├── vendor/             # 第三方依赖（新增）
│   └── acuity-*.whl    # Acuity 核心库
└── tests/unit/         # 单元测试（新增）

依赖更新

# 新增
ml-dtypes==0.4.1      # TensorFlow 2.17.0 兼容

# acuity 变为外部依赖
acuity>=6.42.0        # 独立安装

v6.42.3+ (2025-12 - 2026-01)

API 优化：Export Pre/Post 参数迁移

变更日期: 2026-02-04
影响范围: quantize() 和 export() 方法

变更内容

方法	变更前	变更后
`quantize()`	`preprocess=True, postprocess=True`	移除 pre/post 参数
`export()`	无 pre/post 参数	新增 `preprocess=False, postprocess=False`

迁移示例

旧代码 (v1.x):

model.quantize('asymu8', preprocess=True, postprocess=True)
model.export('asymu8')

新代码 (v2.0):

model.quantize('asymu8')  # 仅量化
model.export('asymu8', preprocess=True, postprocess=True)  # 导出时集成

修复问题

解决 export() 重新加载模型导致 add_pre_post 配置被重置的问题。

v6.42.3 (2025-12-05)

新增功能

1. Hybrid 量化 (`quantize_hybrid`)

对模型的不同层使用不同的量化策略，实现混合精度。

支持组合:

基础量化: asymu8, symi8, pcqi8
Hybrid 类型: dfpi16, float32

使用方式:

# Python API
model.quantize_hybrid(
    quantized='asymu8',
    hybrid_qtype='dfpi16',
    cust_qnt_layers='layers.txt'
)
model.export('asymu8', use_hybrid=True)

# CLI
netrans quantize_hybrid model asymu8 --cust-qnt-layers layers.txt
netrans export model asymu8 --use-hybrid

适用场景:

目标检测：Backbone (asymu8) + Head (dfpi16)
分割模型：主体 (symi8) + 上采样 (float32)
Transformer：全连接 (asymu8) + 注意力 (dfpi16)

2. Dump 功能 (`dump`)

导出网络各层的输入输出张量数据，用于调试分析。

使用方式:

# Python API
model.dump('asymu8')                          # 普通量化
model.dump('asymu8', use_hybrid=True)         # Hybrid 量化

# CLI
netrans dump model asymu8
netrans dump model asymu8 --use-hybrid

输出:

dump/
└── model_name_quantized/
    ├── layer1_input_0.tensor
    ├── layer1_output_0.tensor
    └── ...

v6.42.2 (2025-12-05)

平台参数优化

将 export 功能的 optimize 参数改为更友好的 platform 参数。

变更对比

旧方式	新方式
`optimize='...'`（长字符串）	`platform='pnna'`

平台映射

platform	架构	说明
`pnna`	单核	默认平台
`pnna2`	多核	支持 1-4 核配置

迁移示例

Python API:

# 旧
model.export('asymu8', optimize='...')  # 长字符串

# 新
model.export('asymu8', platform='pnna')  # 更简洁

CLI:

# 旧
netrans export model asymu8 --optimize ...

# 新
netrans export model asymu8 --platform pnna

⚠️ 破坏性变更: 需要更新所有使用 optimize 的代码。

功能更新详情

Add_pre_post 功能增强

支持 Hybrid 量化 (v6.42.3)

新增 --use-hybrid 参数，支持处理 Hybrid 量化模型：

# 普通量化
netrans add_pre_post model asymu8 --preprocess --postprocess

# Hybrid 量化
netrans add_pre_post model asymu8 --preprocess --postprocess --use-hybrid

显式控制 Pre/Post (v6.42.3+)

支持显式控制 pre 和 post 处理：

# 只启用前处理
model.add_pre_post('asymu8', pre=True, post=False, use_hybrid=True)

# 只启用后处理
model.add_pre_post('asymu8', pre=False, post=True, use_hybrid=True)

命令行工具更新

当前支持的子命令

netrans load              # 加载模型
netrans quantize          # 模型量化
netrans quantize_hybrid   # Hybrid 量化（v6.42.3+）
netrans add_pre_post      # 添加前后处理
netrans export            # 导出模型
netrans dump              # Dump 张量数据（v6.42.3+）
netrans inference         # 执行推理
netrans measure           # 统计计算量

新增入口点

安装后提供以下命令：

netrans-dump
netrans-export-nbg
netrans-inference
netrans-importer
netrans-measure
netrans-quantize
netrans-quantize-hybrid
netrans-add-prepost

36 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape

Netrans 版本发布记录

版本速查

目录

详细变更

未发布 (2026-07-29)

安装脚本导出 NETRANS_PYTHON

load 预处理参数由 scale 更名为 std

v6.33.6 (2026-06-11)

Bug 修复：多核导出 dtype 回退 fp16

问题描述

根因

修复方案

更新文件

Bug 修复：5 处业务逻辑 Bug 修复

修复清单

更新文件

功能增强：get_modelfile_name 多模型检测

功能说明

更新文件

Bug 修复：多输入/纯 Concat 模型量化参数缺失导致导出崩溃

问题描述

修复方案

更新文件

工程改进：增量安装机制

功能说明

更新文件

工程改进：Makefile update 目标

功能说明

更新文件

文档更新：README 新增 mamba 安装说明

更新文件

工程改进：版本一致性校验机制

功能说明

更新文件

测试目录清理

v6.33.5 (2026-05-13)

防御性编程增强

功能说明

文档体系完善

功能说明

v6.33.4 (2026-04-21)

新增功能：FP16 前后处理支持

功能说明

Python API

更新文件

新增功能：symi16 预处理限制

功能说明

错误示例

正确用法

更新文件

新增功能：参数清理机制

功能说明

技术细节

更新文件

功能增强：dataset 路径校验

功能说明

示例输出

更新文件

功能增强：mean/std 参数自动广播

功能说明

使用示例

channel_mean_value.txt 文件

更新文件

文档更新

v6.33.3 (2026-02-27)

新增功能：多核配置支持 (1-4核)

功能说明

Python API

CLI

更新文件

文档更新：CLI/API 文档同步与链接修复

变更内容

更新文件

注意事项

功能优化：Export 默认启用前后处理

变更内容

Python API

CLI

更新文件

36 KiB

Raw Permalink Blame History

安装脚本导出 `NETRANS_PYTHON`

`load` 预处理参数由 `scale` 更名为 `std`

功能增强：`get_modelfile_name` 多模型检测

工程改进：Makefile `update` 目标

1. Hybrid 量化 (`quantize_hybrid`)

2. Dump 功能 (`dump`)