Toybrick

中文 / EN
Toybrick Wiki教程 TB-RK3399ProD 模型转换
模型转换

Rockchip提供RKNN-Toolkit开发套件进行模型转换、推理运行和性能评估。

用户通过提供的 python 接口可以便捷地完成以下功能:

1)模型转换:支持 CaffeTensorflowTensorFlow LiteONNXDarknet 模型,支持RKNN 模型导入导出,后续能够在硬件平台上加载使用。

2)模型推理:能够在 PC 上模拟运行模型并获取推理结果,也可以在指定硬件平台RK3399Pro(或 RK3399Pro Linux)上运行模型并获取推理结果。

3)性能评估:能够在 PC 上模拟运行并获取模型总耗时及每一层的耗时信息,也可以通过联机调试的方式在指定硬件平台 RK3399Pro(或 RK3399Pro Linux)上运行模型,并获取模型在硬件上运行时的总时间和每一层的耗时信息。

本章节主要讲解如何在Toybrick RK3399Pro开发板上进行模型转换,若需要了解其他功能说明请参考RKNN-Toolkit使用指南文档:《RKNN-Toolkit使用指南_V*.pdf》。

安装准备

sudo dnf install -y cmake gcc gcc-c++ protobuf-devel protobuf-compiler lapack-devel opencv-devel

sudo dnf install -y python3-devel python3-opencv python3-numpy-f2py python3-h5py python3-lmdb  python3-grpcio

下载RKNN轮子包和其他Python轮子包,请到百度网盘下载:https://eyun.baidu.com/s/3nw94bjV(包含rknn-toolkit、scipy、onnx,tensorflow轮子包

进入到轮子包所在目录,执行以下命令安装,轮子包x.x.x代表版本号,以用户下载的为准

pip3 install --user scipy-1.2.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

pip3 install --user onnx-1.4.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

pip3 install --user tensorflow-1.10.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
pip3 install --user rknn_toolkit-x.x.x-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

若想要最新版本的轮子包或者发现预编译的轮子包有问题,可以自行用pip安装,这样会源码编译安装轮子包,耗时会较久,需耐心等待。

pip3 install scipy
pip3 install onnx

若安装遇到报错,请视报错信息安装对应的软件包。

API调用流程

微信图片_20190221105615.png

示例

from rknn.api import RKNN  
 
INPUT_SIZE = 64
 
if __name__ == '__main__':
    # 创建RKNN执行对象
    rknn = RKNN()
# 配置模型输入,用于NPU对数据输入的预处理
# channel_mean_value='0 0 0 255',那么模型推理时,将会对RGB数据做如下转换
# (R - 0)/255, (G - 0)/255, (B - 0)/255。推理时,RKNN模型会自动做均值和归一化处理
# reorder_channel=’0 1 2’用于指定是否调整图像通道顺序,设置成0 1 2即按输入的图像通道顺序不做调整
# reorder_channel=’2 1 0’表示交换0和2通道,如果输入是RGB,将会被调整为BGR。如果是BGR将会被调整为RGB
#图像通道顺序不做调整
    rknn.config(channel_mean_value='0 0 0 255', reorder_channel='0 1 2')
 
# 加载TensorFlow模型
# tf_pb='digital_gesture.pb'指定待转换的TensorFlow模型
# inputs指定模型中的输入节点
# outputs指定模型中输出节点
# input_size_list指定模型输入的大小
    print('--> Loading model')
    rknn.load_tensorflow(tf_pb='digital_gesture.pb',
                         inputs=['input_x'],
                         outputs=['probability'],
                         input_size_list=[[INPUT_SIZE, INPUT_SIZE, 3]])
    print('done')
 
# 创建解析pb模型
# do_quantization=False指定不进行量化
# 量化会减小模型的体积和提升运算速度,但是会有精度的丢失
    print('--> Building model')
    rknn.build(do_quantization=False)
    print('done')
 
    # 导出保存rknn模型文件
    rknn.export_rknn('./digital_gesture.rknn')
 
    # Release RKNN Context
    rknn.release()













产品中心 购买渠道 开源社区 Wiki教程 资料下载 关于Toybrick


返回顶部