onnx模型输入维度是 [1,3, 224, 398]在我转到rknn格式后输入维度成了 [398,224,3,1] 转换过程也没有报错和警告。rknn.config(reorder_channel='1 2 0', optimization_level=3, target_platform = 'rk3399pro',output_optimize=1)print('--> Loading model') ret = rknn.load_onnx(model=ONNX_MOD...
1,self.class_num,128,export_onnx=True) self.__load_weights() self.model.to(self.de...
构造完模型之后,用下面这三行代码来检查模型正确性、把模型以文本形式输出、存储到一个 “.onnx” 文件里。这里用 onnx.checker.check_model 来检查模型是否满足 ONNX 标准是必要的,因为无论模型是否满足标准,ONNX 都允许我们用 onnx.save 存储模型 onnx.checker.check_model(model) print(model) onnx.save(...
我找了下貌似是没有直接的sample,但在rknn的开发文档里有load_onnx的接口,你可以参考下。 用的话是肯定可以用的,我们客户有用pytorch转onnx转pb的。 欢迎光临 Toybrick (https://t.rock-chips.com/)Powered by Discuz! X3.3
import onnx model = onnx.load(load_onnx_path) #读取模型 onnx.save(model, save_onnx_path) #保存模型 1. 2. 3. 4. 三、手动构建模型拓扑结构 通过onnx.help库的函数封装,构建上述的GraphProto, NodeProto, TensorProto, ValueinfoProto类型数据 ,之后保存文件。主要涉及onnx.helper.make_node, onn...
onnx-rknn 一,对模型进行转化 fromrknn.apiimportRKNNimportcv2importtimeimportnumpy as npif__name__=='__main__':#Create RKNN objectrknn = RKNN(verbose=True)#pre-process configprint('--> config model')#配置模型输入,用于NPU对数据输入的预处理#channel_mean_value='0 0 0 255',那么模型推理时...
load_rknn(RKNN_MODEL_PATH) rknn.release() 示例2: from rknn.api import RKNN import os if __name__ == '__main__': platform = 'rk3588' '''step 1: create RKNN object''' rknn = RKNN() '''step 2: load the .onnx model''' rknn.config(target_platform='rk3588') print('--> ...
E File “rknn/base/RKNNlib/converter/convert_onnx.py”, line 1161, in rknn.base.RKNNlib.converter.convert_onnx.convert_onnx._shape_inferenceE File “rknn/base/RKNNlib/onnx_ir/onnx_numpy_backend/shape_inference.py”, line 70, in rknn.base.RKNNlib.onnx_ir.onnx_numpy_backend.shape_...
要将YOLOv8的ONNX模型转换为RKNN模型,你可以按照以下步骤操作: 获取YOLOv8的ONNX模型: 首先,你需要有一个训练好的YOLOv8模型,并将其转换为ONNX格式。这通常涉及到使用YOLOv8的导出工具,并指定输出格式为ONNX。 安装并导入RKNN Toolkit: RKNN Toolkit是Rockchip提供的神经网络转换工具,用于将ONNX模型转换为RKNN模型...
使用适当的工具将模型从PT文件转换为ONNX格式。以下是使用ONNX Runtime进行转换的示例代码: importtorchimportonnxruntimeasortfromonnxruntime.tools.converterimportconvert_model# 加载模型model = torch.load('path/to/your/model.pt') model.eval()# 定义输入张量的形状和数据类型input_shape = (1,3,224,224...