NPU load: Core0: 39%, Core1: 0%, Core2: 0%, 使用watch命令持续监控NPU使用率: 如果你需要持续监控NPU的使用率,可以使用watch命令。例如: bash watch -n 2 cat /sys/kernel/debug/rknpu/load 这个命令会每两秒运行一次cat /sys/kernel/debug/rknpu/load,并刷新显示结果,让你能够实时看到NPU使用率...
但是预编译后的 RKNN 模型只能在 NPU 设备上运行。目前只有 x86_64 Ubuntu 平台支持直接从原始模型生成预编译 RKNN 模型。 RKNN-Toolkit 从0.9.5版本开始支持模型预编译功能,并在1.0.0版本中对预编译方法进行了升级,升级后的预编译模型无法与旧驱动兼容。从1.4.0版本开始,也可以通过 NPU 设备将普通 RKNN 模型转...
目标检测模型 这里采用的是yolo模型 由于原生yolov5模型里面有一些 算子 可能在模型转换时不支持,这里采用瑞芯微官方推荐的yolov5,链接在下面: GitHub - airockchip/yolov5: YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite 下载好源代码后,需要修改一个地方: 修改的代码我这里贴出来 def forward(self, x): z...
rknn_context ctx; rknn_core_mask core_mask = RKNN_NPU_CORE_0; int ret = rknn_set_core_mask(ctx, core_mask); (3) rknn_dup_context:生成一个指向用一个模型的新context, 可用于多线程执行相同模型时的权重复用,支持RK3588芯片。 rknn_context ctx_in; rknn_context ctx_out; int ret = rknn_...
└── rknpu2 进到“rknn-toolkit2/docker/docker_file/ubuntu_20_04_cp38”目录下,并利用提供的Dockerfile构建一个docker镜像: Python docker build-t rknn_toolkit2_1.6.0.-f Dockerfile_ubuntu_20_04_for_cp38 等待镜像构建完毕,就会在里面自动安装模型转换所需的所有软件环境。然后,就可以启...
// rknn_core_mask core_mask = RKNN_NPU_CORE_0_1_2; // CHECK_RKNN(rknn_set_core_mask(ctx, core_mask)); // 获取&打印版本信息 rknn_sdk_version version; CHECK_RKNN(rknn_query(ctx, RKNN_QUERY_SDK_VERSION, &version, sizeof(rknn_sdk_version))); ...
single_core_mode: only run on one NPU-core. model_pruning: reduce size op_target: the model can be run on cpu/npu/gpu/auto... export_encrypted_rknn_model 加密 rknn.list_devices() 列出硬件平台 perf_detail = rknn.eval_perf() 评估模型的运算速度。 eval_accuracy ret = rknn.accuracy_analy...
CORE-1808-JD4 立即购买 板载RK1808 AI芯片,内置高能效NPU,拥有强劲算力,支持多种AI框架和AI应用开发SDK,易于开发,拥有面向AI应用的丰富接口,便于扩展,适用于语音唤醒、语音识别、人脸识别等功能应用场景。 RKNN Toolkit¶ Rockchip提供RKNN-Toolkit开发套件进行模型转换、推理运行和性能评估。
sudo apt install firefly-3399pronpu-driver 重启设备 再次运行test.py 执行tensorflow和Onnx文件夹下的test.py 后续可以根据需要安装其他依赖包,示例运行成功一个就说明rknn已经安装好了。 当编译其他依赖包出错时,可能是缺少依赖工具链,可尝试下列命令:
在《Rockchip RK3588 - Rockchip Linux SDK Buildroot文件系统构建》我们对Buildroot文件系统进行了详细的介绍,不过不知道你有没有留意到在配置环节【配置Target packages】中,需要配置Rockchip板级支持包,这些板级支持包是由Rockchip提供的,本节的目的实际上就是研究部分核心板级支持包,比如OpenGL ES、rknpu。