RKNN 工具使用-python

python 语法

模型转换流程:

1.初始化:

rknn = RKNN(verbose=True, verbose_file='./mobilenet_build.log')

verbose 决定是否在屏幕上显示详细日志信息。

如果设置了 verbose_file 参数并且 verbose 为 True,日志信息还将写入到指定的文
件中

2.模型 Config 配置:

rknn.config(
        mean_values=[[103.94, 116.78, 123.68]],
        std_values=[[58.82, 58.82, 58.82]],
        quant_img_RGB2BGR=False,
        target_platform='rk3566')


mean_values 和 std_values 用于设置输入的均值和归一化值。这些值在量化过程中使用,
且 C API 推理阶段图片不需再做均值和归一化值减小布署耗时。

quant_img_RGB2BGR 用于控制量化时加载量化校正图像时是否需要先进行 RGB 到
BGR 的转换,默认值为 False。该配置只在量化数据集时生效,实际部署模型时,模
型推理阶段不会生效,需要用户在输入前处理里预先处理好。注:
quant_img_RGB2BGR = True 时 模 型 的 推 理 顺 序 为 先 做 RGB2BGR 转 换 再 做
mean_values 和 std_values 操作,详细注意事项请见 10.3 章节。

### RKNN-Toolkit-Lite2 和 RK3566 的使用指南 #### 关于RKNN-Toolkit-Lite2和RK3566的支持情况 对于RK3566平台而言,RKNN-Toolkit及其Lite版本提供了必要的工具来支持该硬件上的神经网络加速功能。然而,在官方文档以及社区资源中,更多关注的是诸如RK3588这样的旗舰级芯片组;针对RK3566的具体指导相对较少[^1]。 #### 获取RKNN-Toolkit-Lite2 为了获取适用于RK3566的RKNN-Toolkit-Lite2,建议访问瑞芯微官方网站或GitHub仓库寻找最新的发布版本和支持文件。通常情况下,这些资源会包含详细的安装说明、兼容性列表以及其他重要信息[^2]。 #### 安装环境准备 在Ubuntu环境下搭建RKNN-Toolkit-Lite2的工作流程与标准版相似,主要包括以下几个方面: - **下载官方项目包**:从GitHub克隆最新源码。 - **解决依赖项**:确保已安装TensorFlow、PyTorch等框架,并配置好编译器如GCC。 - **执行安装脚本**:按照README中的指示完成软件包的本地构建与安装过程。 #### 示例代码展示 下面是一个简单的Python示例,用于演示如何利用RKNN-Toolkit-Lite2加载预训练好的YOLOv5模型并进行推理操作: ```python import rknn.api as rknn_api def load_model_and_infer(image_path): # 初始化RKNN对象 rknn = rknn_api.RKNN() # 加载ONNX格式的YOLOv5模型 ret = rknn.load_onnx(model='./yolov5s.onnx') if ret != 0: print('Load YOLOv5 model failed!') exit(ret) # 构建计算图 ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt') if ret != 0: print('Build model failed!') exit(ret) # 导出优化后的模型 rknn.export_rknn('./yolov5.rknn') # 设置输入数据 img = cv2.imread(image_path) img = preprocess_image(img) # 自定义图像前处理函数 # 执行推理 outputs = rknn.inference(inputs=[img]) # 后处理逻辑... ``` 此段代码展示了基本的应用场景,实际应用时可能还需要根据具体需求调整参数设置及前后处理部分[^4]。
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