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…
模型转换,Toolkit-lite2工具导入原始的Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、Pytorch、MXNet等模型转换成RKNN模型(), 也支持导入RKNN模型然后在NPU平台上加载推理等。 量化功能,支持将浮点模型量化为定点模型,目前支持的量化方法为非对称量化(asymmetric_quantized-8),并支持混合量化功能。 模型推理,能够在PC上模拟...
这里有一份RKNN对 Pytorch的依赖列表:(源自:GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台) 这是截止2024/6未知的RKNN Toolkit2关联的torch 和 torchvision包,以及python版本之间的依赖关系。超出代码定义的依赖,需要更多的有关torch的知识,这个部分对于不熟悉的人很难处理,不要轻易尝试,并且,Rknn的模型转换包,...
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 等模型转为 RKN...
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-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: 🏆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...
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: 🏆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...
https://github.com/airockchip/rknn-toolkit https://github.com/airockchip/rknpu https://github.com/airockchip/RK3399Pro_npu Download You can also download all packages, docker image, examples, docs and platform-tools from RKNPU2_SDK, fetch code: rknn You can get more exa...
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的部署一般先要将模型转换为onnx模型,然后将onnx模型转换为rknn模型,其中转换为onnx模型的脚本我们可以利用mmpose/tools/deployment/pytorch2onnx.py脚本进行转换。也可以参考源代码通过以下步骤导入,转换模型: import argparse import mmcv import numpy as np ...