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。
2. 另一种情形是直接调用rknn模型,和上面相比,没有针对不同深度学习框架的加载函数,取而代之的是直接加载rknn的load_rknn接口函数,需要注意的是在连接板子的时候,init_runtime需要指定设置target,本文实验的板子是3568,所以设置ret = init_runtime(target='rk3568') 流程上RKNN的使用还是简单清晰的,NPU对于浮点类...
【RK3588】第一章 RKNPU2开发和使用:3. RKNN模型转换和推理 3.7万 122 03:46:35 App 【AI深度学习推理加速器】——RKNPU2 从入门到实践(基于RK3588和RK3568) 3.5万 1 05:28 App 6Tops的瑞芯微NPU算力别浪费了,跑个YOLO v5吧 2063 0 00:32 App 香橙派rk3588s部署yolo11s-pose,两路摄像头输入,跑...
并将该文件放置于rknn-toolkit工作目录下 我的目录是/home/rock/workspace/rknn-toolkit2-1.4.0/examples/onnx/yolov5 也就是example目录下的onnx专栏的yolov5子目录 注意 需要在onnx2rknn.py文件中 注明 模型运行的目标平台 我的目标平台是rk3568 另外需要将上一步 netron 查看的输出部分的三个节点 在onnx2rkn...
模型推理:能够在 PC 上模拟 Rockchip NPU 运行 RKNN 模型并获取推理结果;也可以将RKNN 模型分发到指定的 NPU 设备上进行推理。 性能评估:能够在 PC 上模拟 Rockchip NPU 运行 RKNN 模型,并评估模型性能(包括总耗时和每一层的耗时);也可以将 RKNN 模型分发到指定 NPU 设备上运行,以评估模型在实际设备上运行时...
此阶段为通过RKNN Toolkit把模型训练中得到的模型转换为NPU可用的模型。1.3.3. 3. 程序开发 最后阶段...
RKNN使用记录 NPU 在PC机上使用rknn,在端侧板子使用rknn_lite 1. rknn.init_runtime(target="rk3588"), 此时需要通过usb连接3588开发板进行调试 target为None时,需要先调用 build 或 hybrid_quantization 接口才可让模型在模拟器上运行。 2.使用rknn_lite.init_runtime()在端侧使用时,不用指定target参数。只要...
🍕可以将PC上转换后的 RK3588 平台模型 yolov5s.rknn 复制到rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo/model/RK3588/下。 🍯可以使用adb从PC传输到RK3588上,需要使用数据线连接3588和PC。 🍨当然不复制也可以,因为example中就自带.rknn模型。 如何将pytorch、caffe、tensorflow、onnx等深度学习模型转换为rknn模型呢...
RKNN指定npu的核心报错,请教原因在3588X上运行rknn带的yolov5s的实例,rknn是1.4.0版本在代码里加上了指定npu核心的接口(CORE_0_1),运行报错,如下:Loading mode... E RKNN: [03:20:41.172] Not support core mask: 3, fallback to single core auto mode...
镜像地址https://eyun.baidu.com/s/3bqgIr0N#sharelink/path=%2F rknn_toolkit目录结构 docker load —input rknn-toolkit-1.7.3-docker.tar.gz docker images docker run -t -i —privileged -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb \ -v /home/wzw/rk_npu_sdk/rknn-toolkit-master-v1.7.3:/rknn_toolkit...