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#AI挑战营第二站# Windows环境ONNX转RKNN模型 [复制链接]

1、开发环境搭建

ONNX转RKNN模型最主要的是环境的安装,也是比较麻烦的,由于电脑性能一般,没开虚拟机,所以打算用Windows直接实现ONNX转RKNN模型,也参考了之前坛友的经验,最终实现了ONNX转RKNN模型。


还是用Anaconda来搭建开发环境。

首先输入命令【conda create --name=rknn python=3.6.13】安装新的开发环境,似乎只能用这个版本的Python。

安装完成之后,使用命令【conda activate rknn】进入环境。

之后输入命令来安装一些环境包【pip install scikit-build opencv-python==4.3.0.38 tensorflow==1.15.5 matplotlib】。

01.png
02.png

还有两个比较大的安装包,安装过程可能会出现问题。分别是【rknn_toolkit-1.7.5-cp36-cp36m-win_amd64.whl】和【torch-1.10.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl】,我的torch倒是正常安装成功了,rknn_toolkit安装需要进行一些配置。

【rknn_toolkit-1.7.5】和【torch-1.10.1】百度云盘:

链接已隐藏,如需查看请登录或者注册

03.png

直接安装【rknn_toolkit】会报错,我就用离线的方式安装。安装过程中,可能会出现网络问题,大家可以用这个命令来更换pip源【pip config set global.index-url https://mirror.baidu.com/pypi/simple】。我更换完源之后,还是报了下面的错误,也是大多数Windows安装环境都会报的错误。

04.png
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06.png

然后我查找了一下用windows安装过的小伙伴的帖子,在这个帖子下面找到了解决方案【https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1280724-1-1.html】,默认的环境是不带cmake的,所以需要安装一下cmake,输入命令【pip install cmake】,安装cmake工具,这样再次安装【rknn_toolkit】就不会报错了。

07.png
 

2、模型转换

最难的环境搭建完成了,就是模型转换了,代码如下,把之前的onnx模型拿来,就可以直接进行转换了。

from rknn.api import RKNN
# 创建 RKNN 对象
rknn = RKNN()
# 加载 ONNX 模型
ret = rknn.load_onnx(model='mnist_cnn.onnx')

# 模型配置
rknn.config(mean_values=[[128]], std_values=[[128]]) #图片归一化到【-1,1】
# 模型转换
ret = rknn.build(do_quantization=False)  # 这里设置是否量化

# 保存 RKNN 模型
ret = rknn.export_rknn('mnist_cnn.rknn')

# 释放 RKNN 对象
rknn.release()

执行代码,将模型成功转换。

08.png

 

mnist_cnn.rknn (51.31 KB, 下载次数: 0)

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环境搭建的步骤有点复杂,步骤和装的东西真多   详情 回复 发表于 2024-5-29 07:28

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环境搭建的步骤有点复杂,步骤和装的东西真多

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很多时间都在解决报错问题。  详情 回复 发表于 2024-5-29 09:20

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Jacktang 发表于 2024-5-29 07:28 环境搭建的步骤有点复杂,步骤和装的东西真多

很多时间都在解决报错问题。


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