rknn_toolkit-1.1.0-cp36-cp36m-macosx_10_9_x86_64.whl 3.1.2 通过 DOCKER 镜像安装 在 docker 文件夹下提供了一个已打包所有开发环境的 Docker 镜像,用户只需要加载该镜像即 可直接上手使用 RKNN-Toolkit,使用方法如下: 1, 安装 Docker 请根据官方手册安装 Docker(https://docs.docker.com/install/linux/...
RKNN Tookit仅支持Linux系统,可在PC上使用。 程序安装¶ RKNN Toolkit可从此链接中下载:下载链接,或者使用SDK中的/external/rknn-toolkit目录。 在PC中安装¶ Ubuntu 16.04¶ 基础安装: sudo apt-get install -y python3 python3-pip libglib2.0-dev\libsm-dev libxrender-dev libxext-dev ...
RKNN-Toolkit2目前版本适用系统是Ubuntu18.04/Ubuntu20.04/Ubuntu22.04,更多依赖和使用信息可以看下RKNN Toolkit2手册。安装Toolkit2,可以使用python的包管理器pip3安装,或者直接使用docker构建Toolkit2环境。相关依赖库和docker文件从瑞芯微官方 RKNN-Toolkit2工程
对于RK3399Pro Linux 开发板,RKNN-Toolkit 工具的使用流程取决于模型种类,如果模型类型是非 RKNN 模型,则使用流程同场景一中的第一个图;否则使用流程同第二个图。 PyTorch 模型加载接口 本人使用的是pytorch模型,以下是加载 pytorch模型的示例代码,如果在 PC 上执行这个例子,RKNN 模型将在模拟器上运行: importnumpya...
1、在PC端安装ubuntu 22.04 X86虚拟机,使用X86架构,安装RKNN-Toolkit2工具; 2、在PC端进行神经网络的搭建和模型训练,保存模型文件(如pt); 3、使用onnx工具将原始模型文件转换为onnx文件; 4、使用RKNN-Toolkit2工具将onnx文件转为rknn文件; 5、开发板端是arm架构的,安装rknn-toolkit-lite; ...
(1)使用RKNN Toolkit导入量化后的模型时使rknn.build(do_quantization=False); (2)参考1.1设置channel_mean_value参数,确保其和训练模型时使用的参数相同; (3)务必确保测试时输入图像通道顺序为R,G,B。(不论训练时使用的图像通道顺序如何,使用RKNN做测试时都按R,G,B输入) ...
为了使用 RKNPU,用户需要首先在计算机上运行 RKNN-Toolkit2 工具,将训练好的模型转换为 RKNN 格式的模型,然后使用 RKNN C API 或 Python API 在开发板上进行推理。RKNN-Toolkit2是一款软件开发套件,供用户在PC和瑞芯微NPU平台上进行模型转换、推理和性能评估。RKNN-Toolkit-Lite2为瑞芯微NPU平台提供Python编程...
在使用 RKNN SDK 之前,用户首先需要使用 RKNN-Toolkit 工具将用户的模型转换为 RKNN模型,用户可以在 https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit 获取工具的完整安装包及使用文档。成功转换生成 RKNN 模型之后,用户可以先通过 RKNN-Toolkit 连接 RK1808 等开发板进行联机调试,确保模型的精度性能符合要求。得到 ...
the model transfer task using rknn toolkit2 model:Resnet18 yolo 传统使用Darknet生成.weights模型, 有使用比如Pytorch的实现。 Caffe, TensorFlow, TensorFlowLite, ONNX,Darknet, Pytorch. Caffe:.caffemodel TensorFlow:.pb(旧版本使用 .ckpt) 1.12.0~2.14.0 ...