RKNN Toolkit是一个开源工具,它支持多种深度学习框架(包括PyTorch、TensorFlow、Caffe等)的模型转换。 下面是一个将PyTorch模型转换为RKNN格式的示例: from rknn.api import RKNN # 初始化RKNN对象 rknn = RKNN() # 加载PyTorch模型 rknn.load_pytorch(model='./model.pth', input_size_list=[[1, 3, 224, 2...
export_pytorch_model()model = './resnet18.pt'input_size_list = [[3, 224, 224]]# Create ...
ret = rknn.load_pytorch(model=model, input_size_list=input_size_list) if ret != 0: print('Load pytorch model failed!') exit(ret) print('done') # Build model print('--> Building model') ret = rknn.build(do_quantization=False) if ret != 0: print('Build pytorch failed!') exit(...
在使用PyTorch或瑞芯微的RKNN工具链进行量化时,校准数据集通常作为量化步骤的一部分。以下是使用RKNN Toolkit进行量化时指定校准数据集的示例: fromrknn.apiimportRKNN# 1. 创建 RKNN 对象rknn=RKNN()# 2. 加载模型rknn.load_pytorch(model=model,input_size_list=[[1,3,224,224]])# 3. 配置量化参数,指定校准...
rknn.load_pytorch( model = "./resnet18.pt", 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 ...
ret = rknn.load_pytorch(model='weights/best_person_plate_clean.pt',input_size_list=Input_Size)...
在板子上rknn.load_pytorch(model='resnet18.pt', input_size_list=[[1,3,720,1280]])这样运行就...
ret = rknn.load_pytorch(model=model, input_size_list=input_size_list) it failed with following error message: –> config model done loading: ./models/saved/r14-sq3d-ssd3d-lite-Epoch-2280-Loss-3.2486252784729004.pth –> Loading model
input_size_list = [[1, 3, 224, 224]] # Create RKNN object rknn = RKNN() # pre-process config print('--> config model') rknn.config(mean_values=[123.675, 116.28, 103.53], std_values=[58.395, 58.395, 58.395], reorder_channel=False) print('done') # Load pytorch model print('-...
用户首先需要将训练好的深度学习模型(如TensorFlow、PyTorch等框架下的模型)转换为RKNN模型。RKNN-Toolkit2是一个功能强大的工具,它提供了Python接口,方便用户进行模型转换和量化。 # 示例代码:使用RKNN-Toolkit2进行模型转换 from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() # 加载模型 rknn.load_tensorflow(tf_pb='./...