RKNN Tookit仅支持Linux系统,可在PC上使用。 程序安装¶ RKNN Toolkit可从此链接中下载:下载链接,或者使用SDK中的/external/rknn-toolkit目录。 在PC中安装¶ Ubuntu 16.04¶ 基础安装: sudo apt-get install -y python3 python3-pip libglib2.0-dev\libsm-dev libxrender-dev libxext-dev ...
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...
e=J5rjYS Github: https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit 1.3 安装RKNN Toolkit(不同版本rknn-toolkit目录名不同) cd rknn-toolkit pip3 install --user -r rknn-toolkit/packages/requirements-cpu.txt # rknn-toolkit的版本可能不一样,请选择对应的文件进行安装 pip3 install --user rknn-toolkit/...
该场景下,RKNN-Toolkit 直接安装在 RK3399Pro Linux 系统中。构建或导入的 RKNN 模型直 接在RK3399Pro 上运行,以获取模型实际的推理结果或性能信息。 对于RK3399Pro Linux 开发板,RKNN-Toolkit 工具的使用流程取决于模型种类,如果模型类型是非 RKNN 模型,则使用流程同场景一中的第一个图;否则使用流程同第二个图。
http://t.rock-chips.com RKNN-Toolkit 使用指南 V1.1.0 目录 http://t.rock-chips.com 1 主要功能说明... 1 2 系统依赖说明...
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/ ...
rknn-toolkit==1.6.1 ruamel.yaml==0.15.81 scikit-learn==0.24.2 scipy==1.5.4 setuptools==59.6.0 six==1.16.0 sklearn==0.0 tensorboard==1.14.0 tensorflow==1.14.0 tensorflow-estimator==1.14.0 termcolor==1.1.0 threadpoolctl==3.1.0
RKNN-Toolkit是一个强大的工具,用于在华为海思芯片上部署和运行AI模型。它提供了从模型转换到设备部署的一系列步骤,包括安装、验证、模型转换、部署和调试优化。RKNN-Toolkit的安装和使用方法如下: 1. 首先确保你的开发环境满足以下要求:操作系统为Ubuntu 18.04或CentOS 7.6;Python版本为3.6或3.7;依赖库包括numpy、...
在使用 RKNN SDK 之前,用户首先需要使用 RKNN-Toolkit 工具将用户的模型转换为 RKNN模型,用户可以在 https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit 获取工具的完整安装包及使用文档。成功转换生成 RKNN 模型之后,用户可以先通过 RKNN-Toolkit 连接 RK1808 等开发板进行联机调试,确保模型的精度性能符合要求。得到 ...
using only to deply model on rknn chips. the model transfer task using rknn toolkit2 model:Resnet18 yolo 传统使用Darknet生成.weights模型, 有使用比如Pytorch的实现。 Caffe, TensorFlow, TensorFlowLite, ONNX,Darknet, Pytorch. Caffe:.caffemodel ...