ret = rknn.load_pytorch(model='weights/best_person_plate_clean.pt',input_size_list=Input_Size)...
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: from rknn.api import RKNN # 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....
ret = rknn.load_pytorch(model='test.pt', input_size_list=[[3,5,5]]) # ret = rknn.load_onnx(model='lstm{128x64}.pt.onnx') if ret != 0: print('Load pytorch model failed!') exit(ret) ret = rknn.build(do_quantization=False, dataset='./dataset.txt') if ret != 0...
rknn.load_pytorch( model = "./", 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 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, ...
模型转换:支持Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、Darknet、Pytorch、MXNet模型转成 RKNN 模型,支持 RKNN 模型导入导出,后续能够在 Rockchip NPU 平台上加 载使用。从1.2.0版本开始支持多输入模型。从1.3.0版本开始支持 Pytorch 和 MXNet。 量化功能:支持将浮点模型转成量化模型, 目前支持的量化方法有非对称量...
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='./...
from rknn.api import RKNN # 初始化RKNN对象 rknn = RKNN() # 加载TensorFlow模型 print('--> Loading TensorFlow model') rknn.load_tensorflow(tf_model='./model/frozen_model.pb', inputs=['input_node:0'], outputs=['output_node:0'], input_size_list=[[3, 224, 224]]) print('done') ...
模型转换,Toolkit-lite2工具导入原始的Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、Pytorch、MXNet等模型转换成RKNN模型(), 也支持导入RKNN模型然后在NPU平台上加载推理等。 量化功能,支持将浮点模型量化为定点模型,目前支持的量化方法为非对称量化(asymmetric_quantized-8),并支持混合量化功能。 模型推理,能够在PC上模拟...