target_link_libraries(rknpu_test ${FastDeploy_LIBS}) 编写Python代码 Python代码的编写主要包括pybind文件的编写以及py本体文件的编写。上文提到,在FastDeploy中,python代码通过调用pybind暴露出的C++ API来进行工作,因此我们首先需要编写pybind.cc。 编写scrfd_pybind.cc pybind.cc主要负责提供可用的API给Python调用...
Python代码的编写主要包括pybind文件的编写以及py本体文件的编写。上文提到,在FastDeploy中,python代码通过调用pybind暴露出的C++ API来进行工作,因此我们首先需要编写pybind.cc。 编写scrfd_pybind.cc pybind.cc主要负责提供可用的API给Python调用。scrfd_pybind.cc中对SCRFD C++的代码进行了暴露,代码如下: git clone htt...
编写Python代码 Python代码的编写主要包括pybind文件的编写以及py本体文件的编写。上文提到,在FastDeploy中,python代码通过调用pybind暴露出的C++ API来进行工作,因此我们首先需要编写pybind.cc。 编写scrfd_pybind.cc pybind.cc主要负责提供可用的API给Python调用。scrfd_pybind.c
pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git cd examples/vision/detection/yolov7/python/ 准备模型文件和测试图片 wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov7.onnx wget https://gite...
C++到Python全搞定,教你如何为FastDeploy贡献代码 c++打包httpsgithub网络安全 大家好,我是Zheng_Bicheng。很高兴和大家分享黑客松比赛中“No.80瑞芯微RK3588:通过Paddle2ONNX打通5个飞桨模型的部署”任务的一些心得体会。 RKNPU2是瑞芯微Rockchip推出的针对RK356X/RK3588/RV1103/RV1106的C++推理工具。在参加黑客...
不管你是在FastDeploy上开发C++还是Python的代码,转换模型都是你首先需要完成的任务。通常情况下,转换模型的工具一般使用rknn-toolkit2,但是这个工具API比较多,用起来较为复杂。为了让大家能够更快速的转换模型,在FastDeploy中,我已经编写了转换模型的代码并且提供了详细的文档。详情请查看FastDeploy RKNPU2模型转换文档。
编写Python代码 Python代码的编写主要包括pybind文件的编写以及py本体文件的编写。上文提到,在FastDeploy中,python代码通过调用pybind暴露出的C++ API来进行工作,因此我们首先需要编写pybind.cc。 编写scrfd_pybind.cc pybind.cc主要负责提供可用的API给Python调用。scrfd_pybind.cc中对SCRFD C++的代码进行了暴露,代码如下:...
新建一个目录 fastDeploy-yolo5，本文所用环境是，wind10 conda 虚拟环境 python3.9 本电脑没有 gpu ，就只能安装 cpu 版本。切换到 fastDeploy-yolo5 目录，激活环境，输入以下安装命令：pip install numpy opencv-python fastdeploy-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html yolov5模型...
FastDeploy 预编编译Python Wheel包 FastDeploy提供了在Windows/Linux/Mac上的预先编译Python Wheel包,开发者可以直接下载后安装,也可以自行编译代码。 使用如下命令即可在Linux的Pythotn 3.8环境安装支持CPU部署的FastDeploy python -m pip install fastdeploy_python-0.2.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl ...
以下是Python部署和C++部署：import fastdeploy.vision as visionmodel = vision.detection.PPYOLOE(“model.pdmodel”, “model.pdiparams”, “infer_cfg.yml”)result = model.predict(im)#include “fastdeploy/vision.h”namespace vision = fastdeploy::vision;intmain(int argc, char* argv[]){ ...