ExoPlayer - Failed to initialize OMX.qcom.video.decoder.avc

人莫鉴于流水而鉴于止水,唯止能止众止

在这里插入图片描述


1. 背景

使用ExoPlayer,我不信你没遇到过这个问题:

java.lang.IllegalArgumentException: Failed to initialize OMX.qcom.video.decoder.avc

详细内容如下图所示:
在这里插入图片描述


2. MediaCodec(解码器)

MediaCodec(解码器) 是Android平台多媒体框架的核心部分。详细内容请参考 MediaCodec的官方文档。关于MediaCodec在使用过程中的"坑",请参考Android MediaCodec stuff

补充一点,在使用ExoPlayer的过程中,虽然我们没有直接接触 MediaCodec,但是其底层的编解码就是靠MediaCodec来实现的,且MedicCodeC是有实例限制的,这就是上述问题的由来。

关于MediaCodeC的小知识,可以参考这里:一点点摸透MediaCodec的心


参考资料

https://github.com/google/ExoPlayer/issues/6168

https://github.com/google/ExoPlayer/issues/6661

https://stackoverflow.com/questions/58871463/decoder-init-failed-omx-qcom-video-decoder-avc

<think>好的,我现在需要帮助用户解决TensorRT 10.3不支持Caffe模型的问题,具体是关于bvlc_googlenet.caffemodel的解决方案。首先,我得确认问题的具体情况。用户提到TensorRT 10.3不支持Caffe模型,但可能是指该版本不再直接支持Caffe的解析,或者需要特定的转换步骤。 首先,我应该回顾一下TensorRT的版本变化。记得从TensorRT 8开始,NVIDIA逐渐减少对某些框架的原生支持,转而推荐使用ONNX作为中间格式。这可能意味着在TensorRT 10.3中,直接解析Caffe模型的功能可能已经被移除了,或者需要额外的步骤。 接下来,解决方案可能包括将Caffe模型转换为ONNX,然后再用TensorRT处理。或者使用旧版本的TensorRT,但用户可能希望用最新版本。此外,可能需要使用转换工具,比如Caffe到ONNX的转换器,例如MMdnn或者其他工具。 然后,我需要考虑用户可能的操作步骤。首先,安装必要的工具,比如MMdnn,然后转换模型,可能还需要调整网络结构文件(prototxt),确保在转换过程中没有不支持的层。如果转换过程中出现问题,可能需要手动修改网络结构或使用其他转换工具。 另外,用户可能需要生成TensorRT的引擎文件,这需要用到trtexec工具或者TensorRT的Python/API。如果中间格式转换成功,后续的步骤应该比较直接。 同时,我需要检查是否有官方文档或社区资源支持这种转换。例如,NVIDIA的开发者论坛或者GitHub上的相关issue可能有类似的问题和解决方案。另外,用户可能需要安装特定版本的依赖库,比如正确版本的protobuf,因为Caffe模型解析可能会依赖这些库。 最后,还需要提醒用户在转换过程中可能遇到的常见问题,比如不支持的层类型,或者输入尺寸不匹配等,并提供相应的解决建议,比如自定义插件或者修改网络结构。 总结下来,解决方案的步骤大致是:转换Caffe模型到ONNX,使用TensorRT处理ONNX模型,处理可能出现的兼容性问题,以及备选方案如使用旧版TensorRT或Docker环境。</think>针对TensorRT 10.3不支持Caffe模型的问题,以下是分步解决方案: ### 1. 确认TensorRT版本兼容性 TensorRT从8.x版本开始逐步弱化对Caffe的原生支持,建议优先使用ONNX作为中间格式。若需直接支持Caffe模型,可尝试以下方法: - **验证TensorRT官方支持列表**:检查[TensorRT 10.3文档](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/)是否明确移除了Caffe解析器[^1] - **查看错误类型**:若报错为`Unsupported parser type: caffe`,则需转换模型格式 ### 2. 使用ONNX中间格式转换(推荐) #### 步骤1:安装转换工具 ```bash pip install mmdnn # 推荐使用MMdnn工具 ``` #### 步骤2:Caffe转ONNX ```bash mmconvert -sf caffe -in bvlc_googlenet.prototxt -iw bvlc_googlenet.caffemodel -df onnx -om googlenet.onnx ``` - 需同时提供`.prototxt`网络结构文件和`.caffemodel`权重文件[^3] - 若遇到不支持的层(如`MemoryData`),需手动修改网络结构文件 #### 步骤3:ONNX转TensorRT引擎 ```bash trtexec --onnx=googlenet.onnx --saveEngine=googlenet.trt ``` ### 3. 备选方案:使用旧版TensorRT 若必须使用原生Caffe支持: ```bash # 使用NVIDIA NGC Docker镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/tensorrt:22.07-py3 # 包含TensorRT 8.5 docker run --gpus all -it nvcr.io/nvidia/tensorrt:22.07-py3 ``` ### 4. 常见问题处理 | 问题现象 | 解决方案 | |---------|---------| | 转换时提示`Unsupported layer type` | 修改.prototxt文件替换非常用层 | | ONNX推理结果异常 | 检查输入预处理是否与Caffe一致(BGR格式/均值减除) | | 性能下降 | 启用FP16/INT8量化:`trtexec --onnx=... --fp16 --int8` | ### 5. 验证流程 ```python import tensorrt as trt # 加载转换后的引擎进行推理 with open("googlenet.trt", "rb") as f: runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) ```
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