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...
inputs=['images'], input_size_list=[[1,3,640,640]], outputs=[ '/model.22/Mul_5_output_0', '/model.22/Split_1_output_1', ] ) rknn.build(do_quantization=QUANTIZE_ON, dataset=DATASET, rknn_batch_size=1) rknn.export_rknn(RKNN_MODEL) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10....
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...
# 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]]) print('done') # ...
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...
# input_size_list指定模型输入的大小 print('--> Loading model')rknn.load_tensorflow(tf_pb='...
model()model = './resnet18.pt'input_size_list = [[3, 224, 224]]# Create RKNN object ...
input_size_list=[[INPUT_SIZE]]) print('done') #创建解析pb模型 print('--> Building model') rknn.build(do_quantization=False) print('done') #导出保存rknn模型文件 rknn.export_rknn('./mnist.rknn') # Release RKNN Context rknn.release() ...
我的输入是这样子的input_size_list=[[96, 300, 1]]) 设置是这样子的rknn.config(channel_mean_value='0 0 0 255', reorder_channel='0 1 2') 是不是需要改动? qiaoqiang1262019-2-15 11:10 I Have 16 tensors convert to const tensor
help='input size') args = parser.parse_args() return args if __name__ == '__main__': args = parse_args() cfg = mmcv.Config.fromfile(args.config) # build the model model = build_posenet(cfg.model) if hasattr(model, 'forward_dummy'): ...