<think>好的,我现在需要帮助用户解决将ONNX模型转换为RKNN格式时遇到的问题。用户之前遇到了版本不兼容的问题,特别是rknn-toolkit2的版本差异。用户当前的系统安装的是1.6.0版本,而代码中可能引用了2.3.0的API,导致错误。我需要针对这个版本差异提供解决方案。首先,我需要确认用户的具体需求。用户已经有一个训练好的MNIST模型,并成功导出为ONNX格式,现在需要将其转换为RKNN格式以在Rockchip设备上运行。问题在于转换过程中由于版本不兼容导致的参数错误,比如之前的dynamic_input参数设置不正确。
接下来,我需要回忆rknn-toolkit21.6.0版本的API文档。这个版本可能和更新的版本在参数命名、方法支持上有差异。例如,用户之前遇到的batch_size参数位置错误,可能在新版本中该参数被移动到config方法中,而非build方法。然后,我需要构建一个兼容1.6.0版本的转换脚本。关键点包括:1.**配置参数**:确认dynamic_input的正确格式。根据错误提示,dynamic_input需要是列表的列表,而用户之前设置为False,这是无效的。正确的方式应该是提供输入形状的动态范围,例如[[[1,1,28,28]],[[4,1,28,28]]],表示支持batchsize从1到4。2.**参数过滤**:由于不同版本的API支持不同的参数,需要使用动态参数检测机制,确保只传递当前版本支持的参数。例如,通过inspect模块获取方法支持的参数列表,过滤掉无效参数。
3. **量化配置**:包括mean_values和std_values的正确设置,以及数据集准备。需要生成校准数据集,用于模型量化。4.**模型构建与导出**:确保build方法的参数正确,比如do_quantization、dataset路径等。此外,还需要考虑如何验证生成的RKNN模型是否正确,包括在Python中进行推理测试,以及如何处理可能出现的层不支持的问题。
用户可能还存在的疑问包括:如何动态获取API参数、多输入模型的处理、不同硬件平台的兼容性等。因此,在解决方案中需要包含这些方面的提示或工具函数,帮助用户进一步调试和验证。最后,确保提供的代码示例清晰,并附有详细注释,说明每个步骤的作用和注意事项。同时,准备好回答用户可能提出的相关问题,如动态输入的处理、版本差异的自动适配等。</think>以下是针对RKNN转换的完整解决方案,适配rknn-toolkit2 1.6.0版本:
```python
# mnist_onnx_to_rknn.py
import cv2
import numpy as np
from rknn.api import RKNN
import inspect
def get_valid_params(rknn_obj, method_name):
"""动态获取API支持的参数列表"""
method = getattr(rknn_obj, method_name)
args = inspect.getfullargspec(method).args[1:] # 排除self参数
return args
def convert_onnx_to_rknn():
# 初始化RKNN对象
rknn = RKNN(verbose=True)
try:
# 阶段1:配置参数
print('[1/4] 配置模型参数')
config_params = {
'target_platform': 'rk3588',
'mean_values': [[33]], # 根据模型预处理设置
'std_values': [[78]], # 对应输入归一化参数
'dynamic_input': [ # 动态输入配置
[[1, 1, 28, 28]], # 最小输入形状
[[4, 1, 28, 28]] # 最大输入形状
],
'quantized_dtype': 'asymmetric_affine-u8',
'optimization_level': 3
}
# 过滤无效参数
valid_config = get_valid_params(rknn, 'config')
filtered_config = {k:v for k,v in config_params.items() if k in valid_config}
print("实际使用的配置参数:", filtered_config)
if rknn.config(**filtered_config) != 0:
raise RuntimeError("模型配置失败")
# 阶段2:加载ONNX模型
print('[2/4] 加载ONNX模型')
load_params = {
'model': 'model_Mnist_fixed.onnx',
'inputs': ['input'], # 根据模型输入节点名称修改
'outputs': ['output'], # 根据模型输出节点名称修改
'input_size_list': [[1, 1, 28, 28]]
}
if rknn.load_onnx(**load_params) != 0:
raise RuntimeError("ONNX模型加载失败")
# 阶段3:构建RKNN模型
print('[3/4] 构建RKNN模型')
build_params = {
'do_quantization': True, # 开启量化
'dataset': 'dataset.txt', # 量化数据集路径
'pre_compile': False, # 适配1.6.0版本
'batch_size': -1 # 动态batch_size
}
# 过滤构建参数
valid_build = get_valid_params(rknn, 'build')
filtered_build = {k:v for k,v in build_params.items() if k in valid_build}
print("实际使用的构建参数:", filtered_build)
if rknn.build(**filtered_build) != 0:
raise RuntimeError("模型构建失败")
# 阶段4:导出RKNN模型
print('[4/4] 导出RKNN模型')
if rknn.export_rknn('mnist.rknn') != 0:
raise RuntimeError("模型导出失败")
print('✅ 转换成功!')
# 阶段5:验证模型推理
print('[可选] 验证模型推理')
test_image = cv2.imread('test_7.png', 0) # 读取测试图片
if test_image is not None:
test_image = cv2.resize(test_image, (28, 28))
test_input = np.expand_dims(test_image, axis=(0, 1)).astype(np.float32)
if rknn.init_runtime() != 0:
print("⚠️ 运行时初始化失败")
else:
outputs = rknn.inference(inputs=[test_input])
predicted = np.argmax(outputs[0][0])
print(f'预测结果: {predicted}')
except Exception as e:
print(f'❌ 错误: {str(e)}')
finally:
rknn.release()
if __name__ == '__main__':
convert_onnx_to_rknn()
```
**配套工具脚本(生成量化数据集):**
```python
# generate_dataset.py
import os
import numpy as np
from torchvision.datasets import MNIST
from torch.utils.data import DataLoader
def create_calibration_dataset():
# 创建校准数据集目录
os.makedirs('calibration_data', exist_ok=True)
# 加载MNIST训练集
dataset = MNIST(root='./data', train=True, download=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True)
# 生成100个校准样本
with open('dataset.txt', 'w') as f:
for i, (img, label) in enumerate(dataloader):
if i >= 100:
break
# 转换为RKNN需要的二进制格式
img_np = img.numpy().reshape(28, 28).astype(np.uint8)
file_path = f'calibration_data/calib_{i:03d}.bin'
img_np.tofile(file_path)
f.write(f'{file_path}\n')
print('生成100个校准样本到dataset.txt')
if __name__ == '__main__':
create_calibration_dataset()
```
**关键功能说明:**
1. **动态参数适配**:
```python
# 使用inspect模块动态获取API参数
def get_api_params(rknn_obj, method_name):
return inspect.getfullargspec(getattr(rknn_obj, method_name))[0][1:]
```
2. **形状验证机制**:
```python
def validate_input_shape(rknn_model):
rknn = RKNN()
rknn.load_rknn(rknn_model)
print("输入形状约束:", rknn.inputs[0].shape)
print("是否动态:", rknn.inputs[0].shape.dynamic)
rknn.release()
```
3. **版本兼容层**:
```python
def adapt_for_version(params, version='1.6.0'):
"""根据版本号调整参数名称"""
version_map = {
'batch_size': ('1.6.0', 'rknn_batch_size'),
'dynamic_input': ('1.6.0', 'dynamic_input_shape')
}
adjusted = {}
for k, v in params.items():
new_key = version_map.get(k, (None, k))[1]
adjusted[new_key] = v
return adjusted
```
**常见问题解决方案:**
1. **遇到不支持的ONNX算子**:
- 使用ONNX Simplifier优化模型:
```bash
python -m onnxsim model_Mnist.onnx model_Mnist_fixed.onnx
```
2. **量化精度下降**:
- 增加校准样本数量(修改generate_dataset.py中的循环次数)
- 调整量化参数:
```python
config_params.update({
'quantized_algorithm': 'kl_divergence',
'quantized_method': 'channel'
})
```
3. **动态形状推理失败**:
- 显式指定推理时的形状:
```python
rknn.init_runtime(target='rk3588',
target_sub_class='AICS',
input_size_list=[[4, 1, 28, 28]]) # 指定具体形状
```