rknn-toolkit-lite2¶ RKNNToolkitLite2为带有Rockchip NPU平台提供 Python 编程接口,帮助用户部署使用RKNN-Toolkit2导出的RKNN模型。 提示 请先下载源代码再进行阅读本章节内容 RKNNToolkitLite2开发文档位于external/rknn/rknn-toolkit2/rknn-toolkit-lite2/doc目录下。
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
RKNN Toolkit2的连板功能一般需要更新板端的 rknn_server 和 librknnrt.so/librknnmrt.so,并且手动启动 rknn_server 才能正常工作。 rknn_server: 是一个运行在板子上的后台代理服务,用于接收PC通过USB传输过来的协议,然后执行板端runtime对应的接口,并返回结果给PC。
2. RKNN ToolkitRockchip提供RKNN-Toolkit开发套件进行模型转换、推理运行和性能评估。用户通过提供的 python 接口可以便捷地完成以下功能:1)模型转换:支持 Caffe、Tensorflow、TensorFlow Lite、ONNX、Darknet 模型,支持RKNN 模型导入导出,后续能够在硬件平台上加载使用。2)模型推理:能够在 PC 上模拟运行模型并获取推理...
参考文档:Rockchip_User_Guide_RKNN_Toolkit_Lite2_V1.5.0_EN.pdf 本篇内容涵盖在rknn平台运行某些通用模型时所涉及到的问题:比如模型转换,转换评估等。对一些重要的信息做了着色标注,后续会有实践环节。来使用这里的信息。 1.必知必会 chip: RK3588 RK3588s RK3568 Rk3566 Rk3562 ...
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:...
文档简介密级状态: 内部 公开(√RKNN-Toolkit用户使用指南(技术部,图形计算平台中心[]正在修改 者2020-08- 核2020-08-瑞芯微电RockchipElectronics(版本所有 更新记API接口的build接 更新RKNN接口优化:删除get_run_duration、eval_perf接口使用说明;重写RKNN()优化pile模型的加载时间。新版本工调整模型推理结果的排列...
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。
2. 本文档主要以 Ubuntu 16.04 / Python3.5 为例进行说明 . 其他操作系统请参考《Rockchip_Quick_Start_RKNN_Toolkit_V1.2.1_CN.pdf》. 3 3 使用说明 3.1 安装 目前提供两种方式安装 RKNN-Toolkit:一是通过 pip install 命令安装;二是运行带完整 RKNN- Toolkit 工具包的 docker 镜像.下面分别介绍这两种安装...
此文档面向零基础用户详细介绍如何快速在计算机上使用 RKNN-Toolkit2 完成模型转换,并通过 RKNPU2 部署到 Rockchip 开发板上。本文所用示例已集成到 RKNN Model Zoo 中。 支持的平台:RK3562、RK3566系列、RK3568系列、RK3576系列、RK3588系列 开发板:BPI-W3, BPI-M7,BPI-AIM7, BPI-M5 Pro, BPI-CM5 Pro,...