板端还有一部分,就是rknn runtime环境,包含一组C API库以及与NPU进行通信的驱动模块,可执行程序等。RKNN软件栈可以帮助用户快速将AI模型部署到瑞芯微芯片上。整体框架如下:为了使用 RKNPU,用户需要首先在计算机上运行 RKNN-Toolkit2 工具,将训练好的模型转换为 RKNN 格式的模型,然后使用 RKNN C API 或 Pytho...
//通用接口调用伪代码#include"rknn_api.h"//加载模型intmodel_data_size=0;unsignedchar*model_data=load_model(model_name,&model_data_size);ret=rknn_init(&ctx,model_data,model_data_size,0,NULL);if(ret<0){printf("rknn_init error ret=%d\n",ret);return-1;}//查询RKNN的版本rknn_sdk_versi...
使用RKNN SDK提供的C接口API按照官方给定的调用流程(具体可以见rknpu2/doc/Rockchip_RKNPU_User_Guide_RKNN_API_V1.4.0_CN.pdf) 编写C语言代码,并相应修改CMakeLists.txt(详见五) 下载交叉编译器并编译步骤5得到的代码(详见四.3) 将编译得到的结果拷贝到板子上运行(详见四.3) 总体开发流程(以pytorch框架开发...
各个层之间的连接关系如下: 输入层X与卷积层C的关系: 卷积层C与采样层S的关系: 采样层S与输出层Y的关系: 其中K={km,n}表示一个卷积核。 1.4AE网络 AE自编码器,属于无监督网络。自编码器的目的是输入X与输出X’尽可能接近,网络结构为两层的MLP,这种接近程度通过重构误差表示,误差的函数有均方差和交叉熵,...
机调试,确保模型的精度性能符合要求。 得到RKNN模型文件之后,用户可以选择使用 C 或 Python 接口在 RV1126 等平台开发应用。 NPU full driver 与 mini driver 的区别 NPU 的驱动在$SDK/external/rknpu/drivers/目录下或者 https://github.com/rockchip-linux/rknpu/tree/master/drivers ...
http://t.rock-chips.com Rockchip User Guide RKNN_API V1.3.0 目录 http://t.rock-chips.com 1 主要功能说明 ...3 2 系统依赖说明 ...
提供 AI 开发工具:支持模型快速转换、支持开发板端侧转换 API、支持 TensorFlow / TF Lite / Caffe /...
成功转换生成 RKNN 模型之后,用户可以先通过 RKNN-Toolkit 连接 RK1808 等开发板进行联机调试,确保模型的精度性能符合要求。得到 RKNN 模型文件之后,用户可以选择使用 C 或 Python 接口在 RK1808 等平台开发应用。 RKNN-Toolkit 是为用户提供在 PC、 Rockchip NPU 平台上进行模型转换、推理和性能评估的 开发套件。
rknn-api-V0.9.9 Baidu Cloud:https://eyun.baidu.com/s/3dzAtcy OneDrive:rknn-onedriveChangelog: 1. add support of multi-input. 2. fix inference error when input channel > 3. 3. modify the name of documents.Note1.Maintain the version of rknn-toolkit/rknn-api/npuservice correspondence....
例如我们的环境里插了两个 TB-RK1808 AI 计算棒,得到的结果如下: adb_devices = [] ntb_devices = ['TB-RK1808S0', '515e9b401c060c0b'] 举例如下: from rknn.api import RKNN if __name__ == '__main__': rknn = RKNN() rknn.list_devices() rknn.release() print('load firmware failed...