http://t.rock-chips.com RKNN-Toolkit 使用指南 V1.1.0 目录 http://t.rock-chips.com 1 主要功能说明... 1 2 系统依赖说明...
三、RKNN使用步骤 (一)环境搭建 安装RKNN Toolkit:首先需要在开发环境中安装RKNN Toolkit,该工具包包含了模型转换、优化和推理所需的所有组件。 配置开发环境:根据具体的开发需求,配置相应的Python环境、依赖库等。 (二)模型转换与优化 导入原始模型:使用RKNN Toolkit提供的接口,将原始深度学习模型导入到RKNN环境中。
RKNN Toolkit 快速上手指南说明书 福州瑞芯微电子股份有限公司密级状态:绝密( ) 秘密( ) 内部( ) 公开(√ )RKNN Toolkit快速上手指南 (技术部,图形显示平台中心)文件状态:[ ] 正在修改[√] 正式发布 当前版本:V1.3.0 作者:饶洪 完成日期:2019-12-23 审核:卓鸿添 完成日期:...
RKNN Toolkit2 开发套件(Python接口)运行在PC平台,提供了模型转换、量化功能、模型推理、性能和内存评估、量化精度分析、模型加密等功能。更详细的功能说明参考下RKNN-Toolkit2工程文件的 《RKNN-Toolkit2用户使用指南》。本章将简单介绍在PC(Ubuntu系统)上使用RKNN-Toolkit2进行模型转换、模型推理、性能评估等测试。
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官方文档,以确保您的开发环境能够正常运行RKNN。 三、模型转换与优化 模型转换 RKNN支持多种神经网络模型的...
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。板端还有一部分,就是rknn runtime...
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 (提取码:3rtt),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 \ ...
密级状态:内部公开RKNNToolkit 用户使用指南技术部,图形计算平台中心 正在修改 者202008核202008瑞芯微电Rockchip Electronics 版本所有更新记API 接口的build接 更新RKNN接口优化:删除 g
rockchip developer guide rknn toolkit custom vRKNN Toolkit自定义算子开发指南.pdf,微电子 密级状态: ( ) ( ) 内部( ) 公开(√ ) RKNN_Toolkit 自定义算子开发指南 (技术部,图形计算平台中心) 文件状态: 当前版本: V1.4.0 [ ] 正在修改 作者: [√] 正式发布 完成
现在,我们可以使用 RKNN Toolkit 进行模型转换。以下是转换的代码: fromrknn.apiimportRKNN# 创建 RKNN 对象rknn=RKNN()# 导入 ONNX 模型rknn.load_onnx(model='simple_model.onnx')# 配置 RKNN 模型rknn.config(mean_value=[0.5],std_value=[0.5],target_platform='rk3288')# 编译 RKNN 模型rknn.build(...