input_size_list=[[28,28,1]]) if ret != 0: print('load_tensorflow error') rknn.release() return ret print('done') print('--> Building model') 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...
INPUT_SIZE =784 if__name__ =='__main__': #创建RKNN执行对象 rknn = RKNN(verbose=True,verbose_file='./mobilenet_build.log') rknn.config() print('--> Loading model') rknn.load_tensorflow(tf_pb='./mnist.pb', inputs=['input_x'], outputs=['probability'], input_size_list=[[INPUT...
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,需要提供一个 npz 格式的预定义文件.可以通 过以下方法生成预定义...
input_size = np.array(x[index].size()[-2:]) stride_size = np.floor(input_size / output_size ).astype(np.int32) kernel_size = input_size - (output_size - 1) * stride_size stride_size_list.append(stride_size) kernel_size_list.append(kernel_size) return stride_size_list,kernel_s...
zip(x[:-1],kernelsize_list,stridesize_list) ] + [x[-1]] out = torch.cat(out, dim=1) out = self.conv1(out) out = self.conv2(out) out = torch.split(out, self.channels, dim=1) out = [ s * F.interpolate(a, size=s.size()[-2:], mode='nearest') ...
# inputs指定模型中的输入节点 # outputs指定模型中输出节点 # input_size_list指定模型输入的大小 print('--> Loading model') # rknn.load_tensorflow(tf_pb='digital_gesture.pb', # inputs=['input_x'], # outputs=['probability'], # input_size_list=[[INPUT_SIZE, INPUT_SIZE, 3]]) ...
input_size_list = [[1, 3,224,224]] ) # 使用build接口来构建RKNN模型 rknn.build( do_quantization = True, dataset = "dataset.txt", rknn_batch_size = -1 ) # 调用export_rknn接口导出RKNN模型 rknn.export_rknn(export_path="resnet18.rknn") ...
# input_size_list指定模型输入的大小 print('--> Loading model')rknn.load_tensorflow(tf_pb='...
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 18 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,需要提供一个 npz 格式的预定义文件.可以通 过以下方法生成预...
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...