用户通过BANG C 语言实现高性能MLU算子,实现定制化的性能优化11、使能 Kernel capture 存在某些场景,主机下发任务的速度比MLU执行任务的速度慢,从而导致MLU空闲,整体性能不理想。使用kernel capture 功能,可以在首先场景下环节主机端下发任务慢的问题。原理如下:在模型的kernel 执行顺序和kernel参数固
将转换好的RKNN模型部署到目标设备上,通常需要使用Rockchip提供的SDK和开发环境。以下是一个使用RKNN C API在RK3588平台上部署RKNN模型的示例代码: c #include "rknn_api.h" int main(int argc, char *argv[]) { char *model_path = argv[1]; rknn_context ctx; rknn_init(&ctx, model_path, 0,...
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cmake文件,任使用官方给的脚本进行调用./build-linux.sh -t rv1106 -a armv7l -d yolov5 cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(rknn_yolov5_demo) if(ENABLE_ASAN) message(STATUS "BUILD WITH ADDRESS SANITIZER") set(CMAKE_C_FLAGS_DEBUG "${CMAKE_C_FLAGS_DEBUG} -fno-omit-frame-pointer...
RKNN 是Rockchip npu 平台使用的模型类型,以.rknn后缀结尾的模型文件。Rockchip 提供了完整了模型转换 Python 工具,方便用户将自主研发的算法模型转换成 RKNN 模型,同时 Rockchip 也提供了C/C++和Python API 接口。 计算机上使用 RKNN-Toolkit2 完成模型转换,并通过RKNPU2部署到 Rockchip 开发板上。
RKNN是否支持部署Transformer模型? 最近在使用transformer模型做图像拼接任务,需要在RK3588上部署,所以尝试将该pytorch模型转ONNX再转RKNN,目前的情况是使用rknn toolkit2转换成功了,获得的rknn模型在PC端使用python接口可以正常运行,但在RK3588板子上使用C接口运行rknn_run时报错。我是分别使用了rknn toolkit2_1.3.0和rkn...
上述代码中,H、W、C分别为设定的输入高度、宽度和通道数。'./path_to_onnx_model.onnx'为待修改的ONNX模型路径,'./path_to_save_fixed_onnx_model.onnx'为修改后的ONNX模型保存路径。 四、使用rknn-toolkit2进行模型转换和编译部署 接下来,我们使用rknn-toolkit2将固定尺寸后的ONNX模型转换为RKNN模型,并...
fix the cmakelist Sep 19, 2023 README Quickrun Quickrun is a software designed for the efficient and high-concurrency deployment of multiple models on the RK3588 platform with RKNN. Software Framework Session-Based Design: Implements a session concept, allowing the definition of multiple sessions ...
用type-c线将板卡和电脑连接。(使用虚拟机时要注意连接到虚拟机上)然后使用以下命令查看id。#获取id,此时id为cee99073e6f57988 (toolkit2_1.5) lubancat@lubancat-vm:~$ adb devices List of devices attached * daemon not running; starting now at tcp:5037 * daemon started successfully cee99073e6f57988...
这里我准备了三个onnx模型,一个是轻量型的DBNet,由paddleocr权重转换得来,一个是CRNN识别模型,也是由paddleocr转换而来,最后一个是我自己训练的识别模型,因为之前说过目前RKNN模型还不支持LSTM的算子转换,我尝试过通过jit::torch的pt文件是可以转过去RKNN的,但是转后输出效果不对且不可量化,所以还是针对部署平台自己...