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...
文档位于external/rknn/rknn-toolkit2/doc目录下 edge/external/rknn/rknn-toolkit2/doc$ tree -L 1 . ├── changelog-1.2.0.txt ├── requirements_cp36-1.2.0.txt ├── RKNNToolKit2_OP_Support-1.2.0.md ├── Rockchip_Quick_Start_RKNN_SDK_CN-1.2.0.pdf ├── Rockchip_Quick_Start_RK...
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-Toolkit 使用指南 http://t.rock-chips.com RKNN-Toolkit 使用指南 V1.1.0 T o y b r i c k c o n f i d e n t i a
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。
https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit 1 登录后即可复制 到目前为止,最新的版本是1.7.5了,说明文档里面的东西很多,有很多不是讲模型转换和部署的,所以下面的内容将文档中说明模型转换和部署的地方整理了一下,并加入了一些自己的理解,并且我是以1.7.0版本的文档为基础的,因为1.7.0版本还可以在pc搭建...
Using RKNN-ToolKit2 in WSL.md Update RK3562/RK3566/RK3568/RK3576/RK3588/RV1103B/RV1103/RV1106/RK211… Sep 18, 2024 WSL中使用RKNN_ToolKit2.md Update RK3562/RK3566/RK3568/RK3576/RK3588/RV1103B/RV1103/RV1106/RK211… Sep 18, 2024 ...
【资源共享】RKNN Toolkit文档-0.9.7 Toybrick 标题: [打印本页] 作者: 时间: 标题: RKNN-Toolkit使用指南_V0.9.7.pdf 作者: 时间:
相关接口的用法请参考RKNNToolkit使用说明文档《 pythonxxx.py 模型的scale层的输出进行对比。RKNNToolkit目前支持TensorFlow和TensorFlowLite name:"data"type:"Input"top:"data"{shape{dim:dim:dim:dim:}}}转换模型时,出现“Messagetypecaffe.PoolingParameter"hasnofieldnamed"round_mode"”错误TraiseValueError("'%s...
rt,我吧yolOv8pose模型转化为rknn模型,但尝试在android设备上进行部署时,当我初始化模型时直接发生了报错,请问这方面有相关参考文档之类的吗?报错日志: 2023-04-13 16:56:05.041 4027-4067 libc com.rockchip.gpadc.yolodemo A FORTIFY: memset: prevented 1880-byte write into 1128-byte buffer ...