rknn模型转换（rknn模型转换一些图片讲解）

要将PT

模型 转换

为

ONNX 模型

，可以使用PyTorch提供的torch.

onnx

.export方法。首先需要将PT

模型

加载到PyTorch中，然后调用torch.

onnx

.export方法将其

转换

为

ONNX

格式。例如：

 import torch import torchvision  # Load the PyTorch model model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)  # Export the model to ONNX format dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) input_names = ["input"] output_names = ["output"] torch. onnx .export(model, dummy_input, "resnet18. onnx ", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names) 

这将导出名为“resnet18.

onnx

”的

ONNX 模型

。

要将

ONNX 模型 转换

为R

KNN 模型

，可以使用Rockchip提供的r

knn

工具包。首先需要安装r

knn

工具包并将

ONNX 模型 转换

为r

knn

格式。例如：

 r knn -toolkit/r knn -api/tools/R KNN ConvertTool/R KNN ConvertTool -i resnet18. onnx -o resnet18.r knn -t r knn 

这将导出名为“resnet18.r

knn

”的R

KNN 模型

。

注意：将PT

模型 转换

为

ONNX 模型

时，需要确保

模型

的所有操作都可以被

ONNX

格式支持，否则可能无法成功

转换

。在将

ONNX 模型 转换

为R

KNN 模型

时，需要确保

模型

可以在Rockchip芯片上运行，并且需要根据芯片的限制进行优化和调整。

到此这篇rknn模型转换（rknn模型转换一些图片讲解）的文章就 介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关 推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！

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