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...
ret = rknn.load_pytorch(model='weights/best_person_plate_clean.pt',input_size_list=Input_Size)...
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....
现在我们来将已保存的PyTorch模型转换为RKNN格式。代码如下: fromrknn.apiimportRKNN# 创建RKNN对象rknn=RKNN()# 导入模型ret=rknn.load_pytorch(model='simple_cnn.pth',inputs=['input'],outputs=['output'])ifret!=0:print('Load Pytorch model failed!')exit(ret)# 进行模型编译ret=rknn.build(do_quanti...
# 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: print('Build pytorch failed!') exit(ret) ret = rknn.init_runtime(...
“在这一步中,load_pytorch函数将 PyTorch 模型传递给 RKNN。” 4. 优化和配置 RKNN 模型 我们可以选择性地对模型进行优化。 # 配置 RKNN 模型rknn.config(target='rk3399',input_size=[1,3,224,224])# 编译模型rknn.build(do_inference=True)
load origin model 例如:load_pytorch float_dtype, gen un scale version optimization_level 0,1,2,3 3 takes more time. target_platform :rk3588 custom_string: a label of model. remove_weight : size can be done.but need more model. compress_weight: reduce weight area. single_core_mode: onl...
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...
= 0: print('Load pytorch model failed!') exit(ret) # 配置RKNN模型(可选,根据需要进行配置) rknn.config(mean_values=[[127.5, 127.5, 127.5]], std_values=[[128.0, 128.0, 128.0]], target_platform='rk3399pro') # 构建RKNN模型 ret = rknn.build(do_quantization=False) # do_quantization设置...
def export_pytorch_model(model_path,class_names): net = create_mobilenetv1_ssd_lite_025extra(len(class_names), width_mult=0.25 ,is_test=True) device = torch.device("cpu") net=(device) net.load(model_path) net.eval() example = torch.rand(1, 3, 300, 300)#输入尺寸 ...