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)
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...
可以参考Tensorflow quantization-aware training(https://github.com/tensorflow/te ... ow/contrib/quantize),这种方法要求用户有一定的fine tune重训练的基础。使用RKNN Toolkit导入量化后的模型时使用rknn.build(do_quantization=False),这时RKNN Toolkit将使用模型自身的量化参数,因此在量化精度上不会有损失。 ⚫Pos...
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.目前支持文本文件格式,用户可以把用于校正的图 片(jpg 或 png 格式)或 npy 文件路径放到一个.txt 文件中.文本文件里每一行一条 路径信息.如: a.jpg b.jpg 或 a.npy b.npy pre_compile:预编译开关,如果设置成 True...
('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('...
rknn.build(rknn_batch_size=3,do_quantization=False) print('done') # 导出保存rknn模型文件 rknn.export_rknn('./mnist.rknn') # Release RKNN Context rknn.release() return ret复制代码然后进行推理,推理的结果会把三张图片的结果合并在一个list中,需要我们自己将其分割开:def...
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() ...
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...
[INPUT_SIZE,INPUT_SIZE,3]])print('done')# 创建解析pb模型# do_quantization=False指定不进行量化# 量化会减小模型的体积和提升运算速度,但是会有精度的丢失print('--> Building model')rknn.build(do_quantization=False)print('done')# 导出保存rknn模型文件rknn.export_rknn('./digital_gesture.rknn')# ...