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[ERROR]fastdeploy/runtime/backends/rknpu2/rknpu2_backend.cc(180)::LoadModelThefunction(rknn_init)failed!ret=-6[ERROR]fastdeploy/runtime/backends/rknpu2/rknpu2_backend.cc(123)::InitLoadmodelfailed[ERROR]fastdeploy/runtime/runtime.cc(328)::CreateRKNPU2BackendFailedtoinitializeRKNPU2backend.Ab...
https://github.com/RoggeOhta/rknpu2-rs/tree/maingithub.com/RoggeOhta/rknpu2-rs/tree/main 注意:目前仅支持RK3588 Step 1: 转换模型 首先你需要在X86架构的Linux系统(实测WSL2可行)上拉取rknn-toolkit2仓库。找到/rknn-toolkit2/packages路径下的对应Python包,如果你还没有安装Python的话,建议使用Python...
gitclonehttps://github.com/rockchip-linux/rknpu2gitclonehttps://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2 rknn-toolkit2 是基于Python实现的模型转换工具并提供有限的推理接口, RKNPU2是面向实际生产中的应用工程,提供NPU驱动,基于C提供模型加载,模型推理,性能比rknn-toolkit2要高。 文档里提供了两种搭建环境的...
rknpu2工程文件可以从https://github.com/rockchip-linux/rknpu2获取,或者从云盘资料下载(提取码hslu): 运行RKNN Toolkit Lite2的Demo,进入获取到的Toolkit Lite2目录,在../examples/inference_with_lite目录下执行命令: 修改下Toolkit Lite2工具中的examples/onnx/yolov5例程,简单改下test.py,使用RKNN Toolkit ...
端侧AI 芯片量化,trick 太多,圈圈虫 也在努力推动公司进行开源/开放。欢迎大家积极关注 Tengine GitHub 社区 Tengine Tengine 是 OPEN AI LAB 推出的面向 AIoT 场景 的 AI 应用开发平台,致力于解决 AIoT 产业链碎 片化问题,加速 AI 产业化落地。Tengine 专为 AIoT 场景设计,同时具有跨平台、异构调度、芯片底层...
因此,基于Rockchip RV1109芯片的Alpine Linux系统理论上应该能够使用RKNPU2。 但在实际应用中,为了确保兼容性和稳定性,建议您首先在目标系统上测试RKNPU2的运行情况。如果遇到任何问题或者需要进一步的指导,您可以参考RKNN Toolkit2的官方GitHub页面,那里提供了详细的开发流程和使用示例。
RKNPU2 SDK v1.6.0 (for RK3562/RK3566/RK3568/RK3588/RV1103/RV1106)https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2 Model zoo:https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo暂无数据相关问答 RKNN-Toolkit2 v1.5.2 工具包 2023-09-01 11:15:55 关于瑞芯微热门芯片资料汇总,包括芯片手册、SDK、...
因此,基于Rockchip RV1109芯片的Alpine Linux系统理论上应该能够使用RKNPU2。 但在实际应用中,为了确保兼容性和稳定性,建议您首先在目标系统上测试RKNPU2的运行情况。如果遇到任何问题或者需要进一步的指导,您可以参考RKNN Toolkit2的官方GitHub页面,那里提供了详细的开发流程和使用示例。
欢迎大家积极关注 Tengine GitHub 社区(求 star……) Tengine Tengine 是 OPEN AI LAB 推出的面向 AIoT 场景 的 AI 应用开发平台,致力于解决 AIoT 产业链碎 片化问题,加速 AI 产业化落地。Tengine 专为 AIoT 场景设计,同时具有跨平台、异构调度、芯片底层加速、超轻量无依赖、完整开发移植部署工具链几大特点...