如何将AI模子高效转换为RV1126格式，实现极速推理！

1 先容

在边沿盘算和嵌入式装备中，如何高效地运行深度学习模子是一个关键题目。RV1126 芯片依附其强大的 AI 加速本领，成为许多嵌入式装备和边沿盘算应用的首选平台。为了使模子可以或许在 RV1126 上高效运行，我们需要将原始深度学习模子转换为 .rknn 格式。本文将通过一个具体的例子——MobileNetV2——一步步引导你完成从模子转换到推理摆设的全过程。
2 模子转换步骤

2.1 情况准备

• 物理机情况：Ubuntu 18.04 x86_64
  
• RKNN版本：
  
  
  
  • rknn-toolkit版本：1.7.5
    
  • rknpu驱动版本：1.7.3
    
  
  

   模子转换情况搭建则可以访问【RV1126 RKNN-Toolkit情况搭建】。
  2.2 模子转换流程

2.2.1 深度学习模子转换流程

   模子转换目前有两种流程，一种是以onnx作为中心表达，进行模子转换；一种是直接使用练习框架生存的文件进行rknn模子转换。
  

2.2.2 RKNN模子转换流程

2.3 模子转换

1、激活conda情况：

1. conda activate rv1126

复制代码

2、执行脚本进行模子转换：

1. cd /home/ros/Downloads/project/deployed/rk/rv1126/rknn-toolkit-1.7.5/rknn_model_zoo/examples/mobilenet/python
2. python mobilenet.py --model ../model/mobilenetv2-12.onnx --target rv1126

复制代码

3 结果展示

4 技能交换

4.1 QQ交换：

• RKNN非官方交换：909472035
  

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