将Tensorflow模型转化为rknn模型,需要使用的API是build,示例: ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt') 1. 这个就是将Tensorflow模型转化成rknn。 do_quantization:是否对模型进行量化,值为True 或False。 dataset:量化校正数据的数据集。可以理解为用来进行测试的图像路径名的集合。每一个...
build(do_quantization=True, dataset=dataset) # 5. 导出模型 rknn.export_rknn('./quantized_model.rknn') 在上面的代码中,dataset变量中包含了校准数据集的路径,RKNN Toolkit会利用这些样本来确定量化过程中的数值范围,从而提高量化模型的精度。 7. RKNN性能调优 https://github.com/rockchip-linux/rknn-...
对于QAT方式,build模型时需要将do_quantization设置为False ret = rknn.build(do_quantization=False, dataset=DATASET)
) rknn.build(do_quantization=QUANTIZE_ON, dataset=DATASET, rknn_batch_size=1) rknn.export_rknn(RKNN_MODEL) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 2、输出模型结构相关的静态参数 npu使用了特殊的NC1HWC2数据排列,因此rknn在转换过程中会改变模型的维度。因此原yolov8中从模型中提取的常数项会在rkn...
rknn.build(do_quantization=True) # 导出RKNN模型 rknn.export_rknn('./model.rknn') 在上面的代码中,我们首先初始化了一个RKNN对象。然后,我们使用load_pytorch()方法加载了PyTorch模型,并指定了模型的输入大小。接下来,我们使用build()方法构建了RKNN模型,并启用了量化(quantization)以提高模型的推理速度。最后,...
rknn.build(do_quantization=True, dataset='./data.txt',pre_compile=False)# rknn.build(do_quantization=False) print('done')复制代码 其中,quantization 的数据是我将一张图片resize到相应输入尺寸得到的。作者: jefferyzhang 时间: 2019-3-21 10:01kite...
初始化RKNN对象 rknn = RKNN() 加载ONNX模型 rknn.load_onnx(‘./path_to_fixed_onnx_model.onnx’) 设置模型输入尺寸 rknn.init_runtime(target=’rv1126’, quantize=False) 构建RKNN模型 rknn.build(do_quantization=False) 导出RKNN模型 rknn.export_rknn(‘./path_to_save_rknn_model.rknn’)相关...
ret = rknn.build(do_quantization=True) 这里做量化的时候需要指定一个dataset.txt文件,文件内容是量化文件路径,它可以是一个npy文件,只要跟模型输入的shape一致。 比如 rknn.build(do_quantization=True,dataset ="./dataset.txt") dataset.txt填写 ./input.npy...
ret = rknn.build(do_quantization=QUANTIZE_ON, dataset=DATASET) 修改成: ret = rknn.build(do_quantization=QUANTIZE_ON, dataset=DATASET, pre_compile=True) 然后执行 python test.py 就可以看到rknn模型导出成功。 参考上面第三步替换一下rknn模型,就执行成功了。
将rknn.build(do_quantization=True, dataset=’./dataset.txt’)行，改为rknn.build(do_quantization=...