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...
print('done') # Build model print('--> Building model') ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt') if ret != 0: print('Build rkmodel failed!') exit(ret) print('done') # rknn.export_rknn_precompile_model(RKNN_MODEL) rknn.export_rknn(RKNN_MODEL) rknn.release...
最后,通过build方法生成RKNN模型。 三、模型优化 为了提高推理性能,你可以对RKNN模型进行优化。RKNN提供了丰富的优化选项,包括量化、融合等。你可以根据实际需求选择合适的优化策略。 以量化为例,你可以在build方法中设置do_quantization=True来开启量化优化。这将减小模型体积并提高推理速度,但可能会牺牲一定的精度。你...
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,...
ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset=DATASET_PATH) if ret != 0: print('Build model failed!') exit(ret) print('done') # Export rknn model print('--> Export rknn model') ret = rknn.export_rknn(output_path) ...
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-...
('done')# Build Model#print('--> Building model')#rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt')#print('done')# Export RKNN Model#rknn.export_rknn('./ghostnet_ssd.rknn')# Direct Load RKNN Modelrknn.load_rknn('./ghostnet_ssd.rknn')# Set inputsorig_img = cv2.imread('...
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...
并且做量化ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt')dataset：量化校正数据的...
ret = r.build(target=target, do_quantization=True, dataset='./dataset.txt') if ret != 0: print('Build failed!') exit(ret) 图像预处理:在将图像输入到模型之前,需要进行适当的预处理,如缩放、归一化等。 import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('face.jpg') # 预处理(...