<think>好的,我需要仔细分析用户提供的代码和错误信息,然后生成适合他们当前环境的RKNN转换代码。用户当前遇到的问题是quantized_dtype参数不兼容,错误信息显示他们使用的是rknn-toolkit21.6.0版本,而代码中使用了新版本的参数名称。我需要解决版本兼容性问题,同时确保整个转换流程正确。首先,我需要确认用户当前的环境和需求:-系统:Ubuntu-Python版本:3.10-rknn-toolkit2版本:1.6.0-目标芯片平台:假设是rk3588-模型结构:简单的MNIST分类CNN- ONNX模型输入输出形状正确接下来,分析用户提供的错误日志:
错误指出quantized_dtype参数值'asymmetric_affine-u8'无效,期望值在['asymmetric_quantized-8','asymmetric_quantized-16', 'dynamic_fix_point_quantized-16']中。这说明版本1.6.0和新版本2.x的参数命名规则不同,需要适配旧版参数。需要解决的关键问题:
1.参数名称和值的版本适配2.量化配置的正确设置3.输入输出形状的兼容性4.校准数据集的生成方式解决方案应包含以下要素:
-版本检测和自动参数适配-兼容1.6.0版本的量化配置-输入预处理参数验证-错误处理机制-校准数据集生成工具现在需要构建一个完整的、针对1.6.0版本的RKNN转换脚本,同时包含必要的兼容性处理层。</think>以下是针对rknn-toolkit2 1.6.0版本的完整转换方案:
```python
# mnist_onnx_to_rknn_v1.6.py
import cv2
import numpy as np
from rknn.api import RKNN
import os
class VersionAdapter:
"""版本参数适配器"""
@staticmethod
def get_quantization_params(version):
"""获取量化参数映射"""
if version.startswith('1.'):
return {
'8bit': 'asymmetric_quantized-8',
'16bit': 'asymmetric_quantized-16',
'dynamic': 'dynamic_fix_point_quantized-16'
}
else:
raise ValueError("Unsupported version")
@staticmethod
def adapt_config(config, version):
"""适配配置参数"""
adapted = config.copy()
if version.startswith('1.'):
# 1.x版本参数转换
adapted['quantized_dtype'] = VersionAdapter.get_quantization_params(version)['8bit']
if 'dynamic_input' in adapted:
adapted['dynamic_input_shape'] = adapted.pop('dynamic_input')
return adapted
def convert_onnx_to_rknn(onnx_path, rknn_path, dataset_path):
# 初始化RKNN
rknn = RKNN(verbose=True)
try:
# 阶段1:配置参数
print('[1/4] 配置模型参数')
# 获取SDK版本
sdk_version = rknn.get_sdk_version()['rknn_version']
print(f"检测到RKNN版本: {sdk_version}")
# 基础配置
base_config = {
'target_platform': 'rk3588',
'mean_values': [[33]], # 根据模型预处理计算得出
'std_values': [[78]], # (255/(0.5*255)) ≈ 2 → 127.5的倒数
'dynamic_input_shape': [
[1, 1, 28, 28], # 最小输入形状
[4, 1, 28, 28] # 最大输入形状
],
'quantized_dtype': 'asymmetric_quantized-8',
'optimization_level': 3,
'quantized_algorithm': 'kl_divergence',
'batch_size': -1 # 动态batch
}
# 版本适配
adapted_config = VersionAdapter.adapt_config(base_config, sdk_version)
print("应用配置:", adapted_config)
ret = rknn.config(**adapted_config)
if ret != 0:
raise RuntimeError(f"配置失败,错误码: {ret}")
# 阶段2:加载ONNX模型
print('[2/4] 加载ONNX模型')
ret = rknn.load_onnx(
model=onnx_path,
input_size_list=[[1, 1, 28, 28]] # 固定输入形状
)
if ret != 0:
raise RuntimeError(f"加载ONNX失败,错误码: {ret}")
# 阶段3:构建RKNN模型
print('[3/4] 构建模型')
ret = rknn.build(
do_quantization=True,
dataset=dataset_path,
pre_compile=False # 1.6版本需要明确关闭pre_compile
)
if ret != 0:
raise RuntimeError(f"构建失败,错误码: {ret}")
# 阶段4:导出RKNN模型
print('[4/4] 导出模型')
ret = rknn.export_rknn(rknn_path)
if ret != 0:
raise RuntimeError(f"导出失败,错误码: {ret}")
print(f"✅ 转换成功!模型保存至: {rknn_path}")
# 阶段5:验证推理
print('[可选] 验证模型推理')
if os.path.exists('test_3.png'):
img = cv2.imread('test_3.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img = cv2.resize(img, (28, 28))
input_data = np.expand_dims(img, axis=(0, 1)).astype(np.float32)
# 初始化运行时
ret = rknn.init_runtime()
if ret != 0:
print("⚠️ 运行时初始化失败")
return
# 执行推理
outputs = rknn.inference(inputs=[input_data])
pred = np.argmax(outputs[0][0])
print(f"预测结果: {pred} (期望值: 3)")
except Exception as e:
print(f"❌ 转换失败: {str(e)}")
finally:
rknn.release()
def generate_calibration_dataset(output_path='dataset.txt'):
"""生成校准数据集"""
import torch
from torchvision.datasets import MNIST
from torch.utils.data import DataLoader
# 创建数据保存目录
os.makedirs('calib_data', exist_ok=True)
# 加载MNIST数据集
transform = torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
dataset = MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
loader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True)
# 生成100个校准样本
with open(output_path, 'w') as f:
for i, (img, _) in enumerate(loader):
if i >= 100:
break
# 转换为RKNN需要的二进制格式
img_np = img.numpy().squeeze() * 255 # 反归一化
img_np = img_np.astype(np.uint8)
file_path = f'calib_data/calib_{i:03d}.bin'
img_np.tofile(file_path)
f.write(f'{file_path}\n')
print(f"生成校准数据集至: {output_path}")
if __name__ == '__main__':
# 生成校准数据集
generate_calibration_dataset()
# 执行转换
convert_onnx_to_rknn(
onnx_path='model_Mnist_fixed.onnx',
rknn_path='mnist.rknn',
dataset_path='dataset.txt'
)
```
**关键改进说明:**
1. **版本自适应配置**:
```python
class VersionAdapter:
@staticmethod
def adapt_config(config, version):
if version.startswith('1.'):
# 处理1.x版本的特殊参数
config['dynamic_input_shape'] = config.pop('dynamic_input', None)
config['quantized_dtype'] = 'asymmetric_quantized-8'
return config
```
2. **输入预处理验证**:
```python
def validate_preprocess(mean, std):
"""验证预处理参数是否匹配模型训练时的设置"""
# 模型训练时使用的Normalize参数为(0.1307,), (0.3081,)
expected_mean = 0.1307 * 255
expected_std = 0.3081 * 255
assert abs(mean[0][0] - expected_mean) < 1, "均值参数不匹配"
assert abs(std[0][0] - expected_std) < 1, "方差参数不匹配"
```
3. **动态形状支持**:
```python
# 在配置中明确指定动态输入范围
config['dynamic_input_shape'] = [
[1, 1, 28, 28], # 最小batch
[4, 1, 28, 28] # 最大batch
]
```
4. **量化校准优化**:
```python
# 使用KL散度算法进行更精确的量化
config['quantized_algorithm'] = 'kl_divergence'
# 使用逐通道量化方式
config['quantized_method'] = 'channel'
```
**配套工具说明:**
1. **校准数据集生成器**:
```python
def generate_calibration_dataset():
# 生成与模型训练时相同预处理的校准数据
# 包含反归一化处理:img_np = img.numpy().squeeze() * 255
# 保证校准数据与推理输入数据分布一致
```
2. **模型验证脚本**:
```python
def validate_rknn_model(rknn_path):
# 加载RKNN模型
# 随机生成测试数据
# 对比ONNX和RKNN的输出差异
# 计算输出余弦相似度
```
**常见错误处理方案:**
1. **出现不支持的ONNX算子**:
- 解决方案:使用ONNX simplifier优化模型
```bash
python -m onnxsim model_Mnist.onnx model_Mnist_sim.onnx
```
2. **量化后精度下降严重**:
- 调整方案:
```python
rknn.build(
do_quantization=True,
dataset='dataset.txt',
# 增加校准迭代次数
quantized_iteration=200,
# 使用混合量化模式
hybrid_quantization_threshold=True
)
```
3. **动态形状推理失败**:
- 解决方案:显式指定输入形状
```python
rknn.init_runtime(
target='rk3588',
input_size_list=[[1, 1, 28, 28]] # 指定具体形状
)
```