3.2.1.1 运行非 RKNN 模型 运行非 RKNN 模型时,RKNN-Toolkit 使用流程如下图所示: 5 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模型 调用...
RKNN Toolkit Lite使用export_rknn_precompile_model 1、基本介绍 RTKPOST是RTKLIB中比较关键的软件,属于后处理模块。功能一应俱全,基本能满足所有GNSS数据处理的应用要求,缺点是精度可能不太可靠(与其他高精度科研软件相比)。 下面我将会逐个界面的对RTKPOST进行介绍。 2、主界面 RTKPOST的主界面简洁,需要输入的文件...
安装rknn_toolkit_lite-1.7.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl mkdir /home/firefly/wrok cd /home...
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; 6、在开发板端编写...
缩包,在 windows 上解压,然后通过 U 盘拷贝 rknn_toolkit_lite2/examples 文件 夹下的 Demo inference_with_lite 放入 RK3568 开发板,这个 demo 是通过 resnet 残差神经网络识别”space_shuttle_224.jpg”这幅图片,然后运行,输入以下 命令: cd inference_with_lite/ ...
RKNN ToolKit有两种使用工具,一种是通过Python工具进行模型转换及量化,另一种通过可视化工具手动选择进行模型转换及量化。推荐新手可以使用可视化工具进行,因为上手更加简单、方便,我们可以准确了解到每个参数的含义,使用熟练了,转到Python工具也非常迅速,所以本文主要介绍可视化工具的使用方法。 python3 -m rknn.bin.visualiz...
迅为RK3588开发板使用RKNN-Toolkit-lite2运行测试程序 1 首先也需要部署运行环境,将库文件放入 RK3588 开发板上,我们将网盘资料“iTOP-3588 开发 板 \02_ 【 iTOP-RK3588 开发板】开发资料 \12_NPU 使用配套资料 \05_Linux_librknn_api\librknn_api\aarch64”路径下的文件通过U盘拷贝到开发板的/usr/lib ...
一、下载rknn-toolkit2包: sudogit clone https://gitclone.com/github.com/airockchip/rknn-toolkit2 二、安装 进入到所在包的位置,然后解压: unziprknn-toolkit2-master.zip 进入rknn-toolkit-lite2所在路径: cd rknn-toolkit2-master/rknn-toolkit-lite2/packages/ ...
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...
进入目录 examples/inference_with_lite , 执行python test.py 即可。 至此,板端的 rknn_toolkit_lite2 已经安装和验证完毕。后续可以在板端进行开发和部署 python 程序。 NOTE 如果执行 python test.py 提示缺少 librknnrt.so 或 librga.so 库,请在 github 下载,或者在其他目录下将 librknnrt.so 或 librga...