rockchip的npu sdk分为两个部分，PC端使用的是rknn-toolkit2，可以在PC端进行模型转换，推理以及性能评估。具体来说是把主流的模型如Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等转换为RKNN模型，并可以在PC端使用这个RKNN模型进行推理仿真，计算时间和内存开销。
本文将为大家详细介绍RKNN的操作指南,帮助大家快速上手并应用于实际场景中。 一、RKNN简介 RKNN支持多种主流神经网络模型(如TensorFlow、PyTorch、ONNX等)的导入和转换,能高效地在Rockchip平台上进行推理。通过RKNN,用户可以轻松实现各种AI功能,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。 二、RKNN安装与配置 安装RKNN SDK...
首先,需要从Rockchip官方网站下载并安装RKNN SDK。安装过程中,请确保选择与您的开发环境相匹配的版本。安装完成后,您可以在命令行中输入“rknn-toolkit”来验证安装是否成功。 配置开发环境 在使用RKNN进行神经网络推理之前,需要对开发环境进行相应的配置。这包括设置环境变量、安装依赖库等。具体配置方法请参考RKNN官方...
一、参考文献 RKNN SDK 快速上手指南 可以通过GitHub获取到,链接:https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2 个人本帖主要描述了其实验过程,以及实验过程遇到的些许问题,与该文档有所出入。没有使用大量的篇幅重新描述实现过程,如果有同志想研究RKNN算法还是要结合RKNNSDK快速上手指南的。 二、准备开发环境 ...
瑞芯微电子股份有限公司 ·密级状态:绝密( ) 秘密( ) 内部( ) 公开(√ ) RKNN SDK 快速上手指南 (技术部,图形计算平台中心) 文件状态: [ ] 正在修改 [√] 正式发布 当前版本: 1.5.2 作 者: NPU 完成日期: 2023-8-21 审 核: 熊伟 完成日期: 2023-8-21 瑞芯微电子股份有限公司 Rockchip Electronic...
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。
Rockchip_Quick_Start_RKNN_SDK_V1.4.0_CN.pdf 文件大小:4.92 MB 下载次数:1 附件售价:5RD币 ...
RKNN 模型，客户能够基于 RKNN SDK 快速开发基于 RK1808 平台使用 NPU 加速的 AI 应用。本 SDK 主要...
第一步,加载原始模型,生成量化配置文件和模型结构文件和模型配置文件.具体的接口调用 流程如下: 开始 创建RKNN对象,以初始化RKNN SDK环境 调用config接口设置模型的预处理参数 调用load_caffe,load_tensorflow, load_tflite,load_onnx, load_darknet接口导入原始的Caffe, TensorFlow,TensorFlow Lite,ONNX或 Darknet...
print("outputs[0]:", outputs[0]) print("outputs[0].shape:", outputs[0].shape) show_outputs(softmax(np.array(outputs[0][0]))) 5.5 查询SDK 版本 举例说明: # 获取 SDK 版本信息 …… sdk_version = rknn_lite.get_sdk_version() …… 返回的 SDK 信息如下:...