瑞芯微推理RKNN使用

参考资料

toolkit2
官网资料
野火实践指南

Ubuntu22.04实践

安装toolkit2

  1. 安装命令

    bash 复制代码
    pip3 install -r xxx/packages/requirements_cp310-1.6.0.txt
    pip3 install xxx/packages/rknn_toolkit2-1.6.0+81f21f4d-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

    注意加上 -i xxx 可能会造成下载tf-estimator-nightly-2.8.0.dev2021122109失败,所以安装ensorboard-2.8.0时不加-i xxx 。

  2. 检测是否安装成功

    python 复制代码
    (toolkit2_1.5) llh@YH-LONG:~$ python3
    Python 3.10.12 (main, Nov 20 2023, 15:14:05) [GCC 11.4.0] on linux
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> from rknn.api import RKNN
    >>> 

推理步骤与过程

  1. 模型转换

    • 将其它模型转为onnx模型
    • 将onnx模型转换为rknn模型 python convert.py .../model/yolov8n.onnx rk3588
  2. 进行推理测试

    板端推理 python yolov8.py --model_path .../model/yolov8.rknn --target rk3568 --img_show

    • 遇到问题1 ValueError: 'rknn_model_zoo' is not in list. 解决办法将"rknn_model_zoo"改为实际项目名字"rknn_model_zoo-main"
    • 遇到问题2 error: no devices/emulators found. 板子连接问题,未连接板子或板子未连接好

    PC端推理 可在examples目录下找到对应的模型测试文件,如.../examples/onnx/yolov5/test.py。在目录下可直接执行python test.py

  3. 板端推理前置步骤

    • 板端GCC安装 [GCC下载](https://releases.linaro.org/components/toolchain/binaries/6.3-
      2017.05/aarch64-linux-gnu/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu.tar.xz)

    • 计算机端 ./build-linux.sh -t rk3568 -a aarch64 -d yolov8 执行完毕会生成install文件夹

    • 将生成的文件推到板端 adb push install/<TARGET_PLATFORM>linux/rknn_yolov8_demo/ /userdata/

    • 进入板端,运行命令

      bash 复制代码
      adb shell
      cd /userdata/rknn_yolov8_demo
      
      export LD_LIBRARY_PATH=./lib
      ./rknn_yolov8_demo model/yolov8.rknn model/bus.jpg
    • 生成结果为out.png。adb pull /userdata/rknn_yolov8_demo/out.png

相关推荐
Listennnn11 小时前
神经网络能不能完全拟合y=x² ???
人工智能·深度学习·神经网络
WhyNot?12 小时前
深度学习入门(三):神经网络的学习
深度学习·神经网络·学习
odoo中国12 小时前
深度学习 Deep Learning 第16章 结构化概率模型
人工智能·深度学习·结构化模型
摸鱼仙人~12 小时前
为什么有的深度学习训练,有训练集、验证集、测试集3个划分,有的只是划分训练集和测试集?
人工智能·深度学习
Jamence13 小时前
多模态大语言模型arxiv论文略读(一)
人工智能·深度学习·语言模型
KangkangLoveNLP13 小时前
手动实现一个迷你Llama:使用SentencePiece实现自己的tokenizer
人工智能·深度学习·学习·算法·transformer·llama
thinkMoreAndDoMore15 小时前
深度学习处理文本(5)
人工智能·python·深度学习
weixin_7503355215 小时前
李沐 X 动手学深度学习--第九章 现代循环神经网络
人工智能·rnn·深度学习
摸鱼仙人~15 小时前
深度学习数据集划分比例多少合适
人工智能·深度学习
矩阵猫咪15 小时前
基于时间卷积网络TCN实现电力负荷多变量时序预测(PyTorch版)
pytorch·深度学习·tcn·时序预测·时间卷积网络·电力负荷