1. 理解 'rknn.load_onnx' 函数的 'inputs' 和 'input_size_list' 参数含义 inputs:这是一个列表,用于指定 ONNX 模型中需要作为输入的节点名称。这些节点名称应该与 ONNX 模型中定义的输入节点名称相匹配。 input_size_list:这是一个列表,包含了与 inputs 参数中指定的每个输入节点对应的尺寸列表。每个尺...
将Tensorflow模型加载到内存中进行处理,API是load_tensorflow,示例: ret = rknn.load_tensorflow(tf_pb=SSD_MODEL_PATH,inputs=['Preprocessor/sub'],outputs=['concat', 'concat_1'],input_size_list=[[1, 300, 300, 3]]) 1. tf_pb:是SSD算法(Tensorflow开发)模型的路径。 inputs:模型的输入节点(操作...
input_size_list = [[3,300,300]]#输入模型只接受固定尺寸输入 # Create RKNN object rknn = RKNN() # pre-process config print('--> config model') rknn.config(mean_values=[[0,0,0]], std_values=[[255,255,255]], reorder_channel='0 1 2') #对于输入数据是三通道的(Cin0, Cin1, Cin...
inputs:模型输入节点,目前只支持一个输入.输入节点字符串放在列表中. input_size_list:每个输入节点对应的图片的尺寸和通道数.如示例中的 mobilenet-v1 模型,其输入节点对应的输入尺寸是[224, 224, 3]. outputs:模型的输出节点,支持多个输出节点.所有输出节点名放在一个列表中. predef_file:为了支持一些控制逻辑...
INPUT_SIZE =300if__name__ =='__main__':# Create RKNN objectrknn = RKNN()# Direct Load RKNN Modelret = rknn.load_rknn('./test.rknn')ifret !=0:print('Load model failed') exit(ret)print('done')# Set inputsorig_img = cv2.imread('./1.jpg') ...
input_size_list=[[input_size_height, input_size_width, 3]]) # 构建RKNN模型 rknn.build(target='rk3588', dataset='./dataset.txt') # 导出RKNN模型 rknn.export_rknn('./model.rknn') 2.2 量化校准 量化校准是量化过程中的关键环节,它使用一组代表性的数据集(校准集)来优化量化参数,以减少量化后的...
from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() print('--> Loading TensorFlow model') rknn.load_tensorflow(tf_model='./model/frozen_model.pb', inputs=['input_node'], outputs=['output_node'], input_size_list=[[300, 300, 3]]) print('done') rknn.build(do_quantization=False) rknn.export...
input_size_list=[[INPUT_SIZE, INPUT_SIZE, 3]])print('done')# 创建解析pb模型 # do_...
('done')# Load ONNX modelprint("--> Loading model")ret=rknn.load_onnx(model=ONNX_MODEL,inputs=["speech","/make_pad_mask/Cast_2_output_0"],input_size_list=[[1,speech_length,560], [extract_result.shape[0],extract_result.shape[1]]],input_initial_val=[None,extract_result],# ...
python3 -m rknn.bin.list_devices 2、 调用 init_runtime 接口初始化运行环境时需要指定 target 参数...