RKNN Toolkit2 开发套件(Python接口)运行在PC平台(x86/arm64),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...
一、写在前面 RKNN-Toolkit2支持的深度学习框架包括Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet和PyTorch。 它和各深度学习框架的版本对应关系如下: RKNN-Toolkit2CaffeTensorFlowTF LiteONNXDarkNetPyTo…
RKNN-Toolkit2 RKNN-Toolkit2 是一个软件开发工具包,用户可以在 PC 和 Rockchip NPU 平台(RK3566,RK3568,RK3588,RK3588S,RV1103,RV1106,RK3562)上进行模型转换、推理和性能评估。用户通过该工具提供的Python接口可以便捷地完成以下功能: 模型转换:支持 Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch ...
2、运行程序 python3 test.py https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2 https://wiki.t-firefly.com/zh_CN/3399pro_npu/ Rockchip_Developer_Guide_RKNN_Toolkit_Custom_OP_CN.pdf
cd rknn-toolkit2-master/rknn-toolkit-lite2/examples/resnet18/ python test.py 报错,安装cv2 pipinstallopencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 再运行: python test.py 再次报错:/usr/lib/librknnrt.so: undefined symbol: rknn_set_core_mask ...
ubuntu18.04, python3.6, rknn-toolkit2-1.4 2. 安装步骤 2.1 创建虚拟环境 conda create -n rk3566 python=3.6 2.2 激活虚拟环境 conda activate rv3566 2.3 进入toolkit2的工程文件夹,安装相应的依赖库 cd rknn-toolkit2 pip install -r ./doc/requirements_cp36-1.4.0.txt ...
RKNN-Toolkit2 是为用户提供在PC、Rockchip NPU 平台上进行模型转换、推理和性能评估的开发套件,用户通过该工具提供的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、PyTorch 等模型 转为RKNN 模型,并支持RKNN 模型导入导出,RKNN 模型能够在Rockchip NPU 平台...
RKNN Toolkit Lite2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-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编程接口，帮助用户部署RKNN模型，加速AI应用落地。RKNN Runtime为Rockchip NPU平台提供C/C++编程接口，帮助用户部署RKNN模型，加速AI应用的落地。RKNPU内核驱动负责与NPU硬件交互...