RKNN相关的模型转换,注意的一个事项是各个模块版本之间的依赖。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...
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...
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 TensorFlow:.pb(旧版本使用 .ckpt) 1.12.0~2.14.0 TensorFlow Lite:.tflite maybe cannot work() ONNX:.onnx 1.7.0~1.14.0 Darknet:.weights CommitId:810d7f7 ...
Support pytorch 2.1 Improve support for QAT models of pytorch and onnx Optimize automatic generation of C++ code for older version, please refer CHANGELOG Feedback and Community Support Redmine (Feedback recommended, Please consult our sales or FAE for the redmine account) QQ Group Chat: 1025468710...
Enables sparse training and inference for PyTorch models. Usage Step 1 Install autosparsity package pip install packages/autosparsity-1.0-cp38-cp38m-linux_x86_64.whl Step 2 Taking ResNet50 in torchvision as an example to generate the sparse model. python examples/autosparsity.py To...
3.3 PyTorch 依赖说明 RKNN-Toolkit2 的 PyTorch 模型加载功能,依赖于 PyTorch.PyTorch 的模型分为浮点模 型和已量化模型(包含 QAT 及 PTQ 量化模型).对于 PyTorch 1.6.0 导出的模型,建议将 RKNN-Toolkit2 依赖的 PyTorch 版本降级至 1.6.0 以免出现加载失败的问题.对于已量化模 型(QAT,PTQ),我们推荐使用 ...
第一步,加载原始模型,生成量化配置文件,临时模型文件和数据文件.具体的接口调用流 程如下: 15 开始 创建 RKNN 对象,以初始化 RKNN 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,load_pytorch 接口 导入原始 Caffe,TensorFlow,Tensorflow Lite,...
(c73777b51@2022-09-05T12:06:01)), target: RKNPU v2, target platform: rk3588, framework name: PyTorch, framework layout: NCHW done --> Running model resnet18 ---TOP 5--- [812]: 0.9996696710586548 [404]: 0.0002492684288881719 [657]: 1.632158637221437e-05 [833]: 1.0159346857108176e-05 [...
Support pytorch 2.1 Improve support for QAT models of pytorch and onnx Optimize automatic generation of C++ code for older version, please referCHANGELOG Feedback and Community Support Redmine(Feedback recommended, Please consult our sales or FAE for the redmine account) ...
2. examples 更新:增加了从 pytorch 转 onnx 的转换 demo:resnet18_export_onnx ;增加了pytorch量化感知模型的加载demo:resnet18_qat demo;增加了模型加密功能 3. 接口更改:移除了 config,load_caffe,load_tensorflow等接口的一些不必要的参数设置,更新了 eval_perf 接口,详细改动见Uer_Guide文档 4. 修复一些...