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...
python import rknn print(rknn.__version__) 如果安装成功,这段代码将输出 rknn-toolkit2 的版本号。如果没有任何错误,并且输出了版本号,那么说明 rknn-toolkit2 已经成功安装在你的系统上。 如果在安装过程中遇到任何问题,例如权限错误或网络问题,请确保你的网络连接正常,并且你有足够的权限来安装Python包。在...
动态图(PyTorch/TF Eager):运行时构建图结构,支持Python原生控制流 混合模式(TF 2.x):使用@tf.function将Python代码转换为静态子图 3.3 硬件支持能力 框架CPUGPUTPUNPU微控制器 TensorFlow ✓ ✓ ✓ ✓ ✓(TFLite) PyTorch ✓ ✓ △ △ △ DarkNet ✓ ✓ ✗ ✗ ✗ 注:✓-官方支持 ...
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...
https://blog.csdn.net/qq_42257666/article/details/125576584 1、进入目录 cdexamples/onnx/yolov5 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...
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 ...
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 ...
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...
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结果,也可以在指定硬件平台RK3399Pro Linux上运行模型并获取推理结果。
python3-opencv python3-numpy(only if it can not installed by pip) rnkk_toolkit lite2 its different with different python3.x environments 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Pytorc...