默认值为 False。 dynamic_input:用于根据用户指定的多组输入 shape,来模拟动态输入的功能。格式为[[input0_shapeA, input1_shapeA, ...], [input0_shapeB, input1_shapeB, ...], ...]。默认值为 None,实验性功能。 实验model_pruning与compress_weight打开,速度很慢。 RKNN里面的量化方式目前只有 asymm...
static string GenerateCode(string lambda, string input) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.Append("using System;"); sb.Append(Environment.NewLine); sb.Append(Environment.NewLine); sb.Append("namespace DynamicCodeGenerate"); sb.Append(Environment.NewLine); sb.Append("{"); sb.Appen...
Wbuild: The 'dynamic_input' function is enabled, disable _p_convert_maxpool_to_maxpool_tile! Wbuild: The 'dynamic_input' function is enabled, disable tiling_global_maxpool2! Wbuild: The 'dynamic_input' function is enabled, disable _p_convert_maxpool_to_maxpool_tile! Wbuild: The 'dyna...
_inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, time_steps, element_size], name='inputs') y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, num_classes], name='inputs') # 利用TensorFlow的内置函数BasicRNNCell, dynamic_rnn来构建RNN的基本模块 rnn_cell = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(hidden...
2) 量化功能 : 支持将浮点模型转成量化模型 , 目前支持的量化方法有非对称量化 (asymmetric_quantized-u8),动态定点量化(dynamic_fixed_point-8 和 dynamic_fixed_point- 16).从 V1.0.0 版本开始,RKNN-Toolkit 开始支持混合量化功能,该功能的详细说明请参 考第 3.3 章节. 3) 模型推理:能够在 PC 上模拟运行...
target: RKNPU v2, target platform: rk3588, framework name: ONNX, framework layout: NCHW, model inference type: static_shape W RKNN: [13:27:50.955] query RKNN_QUERY_INPUT_DYNAMIC_RANGE error, rknn model is static shape type, please export rknn with dynamic_shapes W Query dynamic range fai...
如果是将某些层从非量化改成量化,则将量化配置文件中 hybrid_quantization_action 项的 11 http://t.rock-chips.com 值改成 "add" , 然后在量化配置文件中找到该层 , 将它的 dtype 从 None 改成 asymmetric_quantized 或 dynamic_fixed_point 即可.注:dtype 需要和其他量化层保持一 致. 如 果...
量化功能:支持将浮点模型转成量化模型, 目前支持的量化方法有非对称量化( asymmetric_quantized-u8 ) ,动态定点量化( dynamic_fixed_point-8 和 dynamic_fixed_point-16)。从1.0.0版本开始, RKNN-Toolkit 开始支持混合量化功能。 模型推理:能够在 PC 上模拟 Rockchip NPU 运行 RKNN 模型并获取推理结果;也可以将...
ametry_quantized-u8）和动态定点量化（dynamic_fixed_point-8和dynamic_fixed_point-16）。 从V1.0....
rknn.config(channel_mean_value='', reorder_channel='',quantized_dtype='dynamic_fixed_point-8') print('--> Loading model') ret = rknn.load_tensorflow( tf_pb=pb_name, inputs=['x'], outputs=['y_conv'], input_size_list=[[28,28,1]]) ...