#AI挑战营第二站#安装RKNN TOOlkit2工具转换ONNX模型为RKNN的模型

打破传统

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RV1120对应的工具是RKNN Toolkit2，先下载RKNN Toolkit2工具

RV1106对应的版本为：

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我的系统为Ubuntu20.04刚好支持此工具链

下载好RKNN-Toolkit2后在doc文件夹下可以找到快速上手指南

参考指南完首先下载rknn-toolkit2 工具链

下载rknn-model zoo ，下载速度有时候很慢，多试几次可以下载成功

下载 conda

安装conda

回车到此 ctrl-c退出

验证是否安装成功

使用conda 创建python环境

进入conda base 环境

开始安装python3.8 但在后面安装依赖库会报错后装了3.9

激活toolkit2环境

安装依赖库和RKNN-Toolkit2

cd到下载好的安装包目录

根据python版本选择不同的requirements文件

遇到下面的错误

参考网友安装tf-estimator-nightly

https://blog.csdn.net/weixin_51447731/article/details/137088316

再次安装requirements成功

安装对应的wheel文件

验证是否安装成功

退出后重新进入激活的toolkit2环境

cd 到下载的rknn_model_zoo,拷贝#AI挑战营第一站#生成好的MODE_NUM.onnx文件

参考example文件中的例子添加转换代码

import sys

from rknn.api import RKNN

# Create RKNN object
rknn = RKNN(verbose=True)

# Pre-process config
print('--> Config model')
rknn.config(mean_values=[[28]], std_values=[
                    [28]], target_platform='rv1106')
print('done')

# Load model
print('--> Loading model')
ret = rknn.load_onnx(model='./MODE_NUM.onnx')
if ret != 0:
    print('Load model failed!')
    exit(ret)
print('done')

# Build model
print('--> Building model')
ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt')
if ret != 0:
    print('Build model failed!')
    exit(ret)
print('done')

# Export rknn model
print('--> Export rknn model')
ret = rknn.export_rknn('./MODE_NUM.rknn')
if ret != 0:
    print('Export rknn model failed!')
    exit(ret)
print('done')

# Release
rknn.release()

添加量化dataset,并执行convert.py

如下转换成功

MODE_NUM.rknn (134.62 KB, 下载次数: 1)

undo110

学习了

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