RKNN-Toolkit 使用指南

RKNN-Toolkit 使用指南

rknn-toolkit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn-toolkit

1. 项目目录结构及介绍

RKNN-Toolkit 是一个为 Rockchip NPU 平台提供模型转换、推理和性能评估的软件开发工具包。项目的目录结构如下：

rknn-toolkit/
├── docs/                   # 文档目录
├── examples/               # 示例代码目录
├── packages/               # 包含预编译的 wheel 包
├── platform-tools/         # 平台相关工具
├── rknn-toolkit-lite/       # RKNN-Toolkit 轻量级版本
├── LICENSE                 # 开源协议文件
├── QQGroup2QRCode.png      # QQ群聊二维码图片
├── QQGroupQRCode.png       # QQ群聊二维码图片
├── README.md               # 项目说明文件

目录详细介绍：

• docs/: 包含项目的文档和用户指南。
• examples/: 提供了一些使用 RKNN-Toolkit 的示例代码，帮助用户快速上手。
• packages/: 存放预编译的 wheel 包，方便用户下载和安装。
• platform-tools/: 包含了一些平台相关的工具，可能用于特定平台的模型转换或优化。
• rknn-toolkit-lite/: 是 RKNN-Toolkit 的轻量级版本，提供了 Python 编程接口，方便用户在 Rockchip NPU 平台上部署 RKNN 模型。
• LICENSE: 项目使用的开源协议文件，本项目采用 BSD-3-Clause 协议。
• QQGroup2QRCode.png 和 QQGroupQRCode.png: 项目 QQ 群聊的二维码图片，用于用户加入项目交流群。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常指的是用户开始使用工具包时需要运行的第一个脚本或程序。在 RKNN-Toolkit 中，主要的启动文件可能位于 examples/ 目录下，用户可以运行这些示例脚本来测试和运行模型。

例如，一个名为 run_example.py 的启动文件可能会包含以下内容：

# 导入必要的库
from rknn_toolkit import RKNN

# 创建 RKNN 对象
rknn = RKNN()

# 加载模型
ret = rknn.load无损('model.rknn')
if ret != 0:
    print("加载模型失败")
    exit()

# 设置输入
inputs = ['input_data']

# 推理
results = rknn.inference(inputs)

# 输出结果
print(results)

# 释放资源
rknn.release()

用户可以根据具体的项目文档和示例来运行相应的启动文件。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常是用来定义项目运行时的参数和选项的文件。在 RKNN-Toolkit 中，配置文件可能用于指定模型转换的参数、推理时使用的设备信息等。

一个典型的配置文件可能是一个 JSON 格式的文件，例如 config.json，它可能包含以下内容：

{
    "model_path": "path/to/model.rknn",
    "input_size": [224, 224],
    "input_mean": [123.68, 116.78, 103.94],
    "input_scale": 0.017,
    "output_path": "path/to/output",
    "npu_device": "rk1808"
}

在上述配置文件中，定义了模型的路径、输入尺寸、输入数据的均值和缩放因子，以及输出路径和使用的 NPU 设备型号。

用户在使用 RKNN-Toolkit 时，需要根据自己的需求修改这些配置项，以确保模型可以正确地转换和推理。

rknn-toolkit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn-toolkit