Keras模型成功转化为RKNN格式并在RK3399Pro板子上实现边缘计算

边缘计算是一种新兴的计算模式，它将计算能力从云端延伸到边缘设备，使得在边缘设备上进行实时推理和处理成为可能。在边缘设备上运行深度学习模型可以提供低延迟、隐私保护和可靠性等优势。在本文中，我们将介绍如何将一个基于Keras框架训练的深度学习模型转化为RKNN格式，并成功在RK3399Pro板子上进行边缘计算。

首先，我们需要安装相关的依赖库。在RK3399Pro板子上，我们需要安装RKNN Toolkit，该工具可以用于将深度学习模型转化为RKNN格式并在RK3399Pro上进行部署和推理。可以通过以下命令安装RKNN Toolkit：

pip install rknn-toolkit

安装完成后，我们可以开始将Keras模型转化为RKNN格式。在此之前，我们需要先训练一个Keras模型作为示例。这里我们以一个简单的图像分类模型为例，使用MNIST数据集进行训练。

import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets