# PyTorch模型转换为RKNN的完整指南
在深度学习应用中，PyTorch以其灵活性和易用性备受开发者青睐。然而，在一些嵌入式系统或物联网设备上，直接使用PyTorch模型可能过于庞大，无法高效运行。为了在这些设备上实现深度学习模型的推理，我们通常需要将PyTorch模型转换为RKNN格式。RKNN是Rockchip的神经网络推理引擎，它可以为Rockchip硬件提供优化支持。
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目录Pytorch_模型转Caffe（三）pytorch转caffemodel1. Pytorch下生成模型2. pth转换成caffemodel和prototxt3. pytorch_to_caffe_alexNet.py剖析4. 用转换后的模型进行推理5. prototxt注意问题Pytorch_模型转Caffe（三）pytorch转caffemodel模型转换基于GitHub上xxradon
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2023-09-27 06:07:21
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# 将PyTorch模型转换为RKNN模型的完整指南
在深度学习应用中，将一个训练好的PyTorch模型转换为RKNN（Rockchip Neural Network）模型是一项常见的任务。这一过程涉及多个步骤，从模型的导出到最终的转换。本文将为你提供一个详细的流程和代码示例，帮助你完成这一任务。
## 整体流程
下面是将PyTorch框架生成的模型转换为RKNN模型的整体流程：
| 步骤
Python和R之间转换的基本指南这里介绍的方法与我们自学习外语的时候使用的方法是有共同之处的，例如我们要学习英语，可以使用以下三个关键的练习帮助我从笨拙地将中文单词翻译成英语，转变为直接用英语思考和回答（英语思维）。把新的英语单词和我已经知道的中文单词关联起来。把英语和中文的单词作比较，使我能很快地领会这个生词的意思。重复这个词很多次，并在许多不同的场景中使用它，把这个词深深地刻在我的脑海里。利
K近邻是一种基本的分类方法，通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最近邻）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，其中K通常是不大于20 的整数。 KNN算法的结果很大程度取决于K的选择 . KNN中，通过
关于RKNN RKNN 是Rockchip npu 平台使用的模型类型，以.rknn后缀结尾的模型文件。Rockchip 提供了完整了模型转换 Python 工具，方便用户将自主研发的算法模型转换成 RKNN 模型，同时 Rockchip 也提供了C/C++和Python API 接口。
RKNN
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2024-05-21 15:24:31
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# 如何将pytorch模型转换为TorchScript
## 介绍
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，而 TorchScript 是 PyTorch 的一个关键特性，它允许将 PyTorch 模型序列化为一种高效的格式，以便在不同环境中部署和运行。对于一个刚入行的小白来说，掌握如何将 PyTorch 模型转换为 TorchScript 是一个重要的技能。在本文中，我
原创
2024-04-08 04:15:38
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# 将PyTorch模型转换为ONNX格式
## 简介
在深度学习领域，PyTorch作为一种常用的深度学习框架，可以用来构建和训练神经网络模型。然而，在某些情况下，我们可能需要将PyTorch模型转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，以便在其他平台上使用。本文将介绍如何将PyTorch模型转换为ONNX格式。
## 整体流程
首先，我们来看一下将Py
原创
2024-01-13 04:17:16
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最近在做模型部署的工作，由于实现的代码用的pytorch，而要部署的时候还是觉得tensorflow serving比较靠谱。不得不吐槽下pytorch19年出了一个部署的框架Torch serve，然后居然是Java写的，知乎的评价更是不忍直视（https://www.zhihu.com/question/389731764），果断弃之。要将pytorch代码转为tensorflow，比较成熟的
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2023-10-04 18:57:52
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从PyTorch模型导出到ONNX文件是通过调用PyTorch的torch.onnx.export接口实现。 torch.onnx.export：如果pytorch模型既不是torch.jit.ScriptModule也不是orch.jit.ScriptFunction，它(torch.nn.Module)会run一
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2023-08-13 16:21:39
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caffe是比较老的框架了，pytorch还不火的时候，还是比较流行的，有些比较著名的如人脸识别网络如centerloss，目标检测网络mtcnn、ssd，OCR识别都有对应的caffe版本。但有几个问题：1、添加新的层比较麻烦，要写反向传播；2、搭建网络时，prototxt的网络结构比较麻烦，动辄几千行。3、一些新的trick添加比较麻烦。pytorch可以解决以上问题。现在很多任务都会使用py
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2023-12-10 15:50:48
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本章内容分四个部分讲，fp16、apm以及pytorch的多gpu训练模式、gradient checkpointing显存优化。本节内容基于 pytorch==1.2.0， transformers==3.0.2 python==3.6 pytorch 1.6+的版本有自带amp模式，这里暂时先不讨论，后期再做补充。一、fp16和fp32先说说fp16和fp32，当前的深度学习框架大都采用的都是
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2023-08-20 12:03:16
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在深度学习的世界中，PyTorch 作为一种流行的框架，越来越多地被应用于各种机器学习模型的构建和训练。然而，在部署这些模型时，尤其在嵌入式设备或特定硬件上的使用，我们常常需要将 PyTorch 模型转化为其他格式。这篇博文将详解如何将 PyTorch 模型转为 RKNN（Rockchip NPU ）。我们将通过抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测及扩展阅读等结构来深入分析这个过程。
## 协
1.首先是版本问题 由于硬件为RK1808，本次采用rknn-toolkit 1.7.1进行模型转换和验证。 将pt模型部署在硬件上需要使用C++编程部署，并且需要将pt模型转化为RK可接受的模型。 ① 目前硬件环境RK仅能解析yolov5 5.*版本的模型，对于yolov5更新后的6.0版本，硬件并不支持。 因为yolov5 5.*模型输出形式为三组数据，而yolov5 6.*输出为一组数据。（
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2024-04-10 11:37:20
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操作步骤： 1. 将PyTorch模型转换为Torch脚本； 1）通过torch.j
原创
2022-07-12 10:17:58
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一、转换为onnx模型在yolov5代码中运行export.py，转换为onnx模型，参数根据自己需要修改。二、创建转换目录然后在rknn文件夹下，找到onnx2rknn.py、dataset.txt和coco2017数据集，将它们复制到新的文件夹中，作为rknn模型转换目录。将需要转换的onnx模型也放在该目录中。我的目录结构如图所示，其中第一个文件夹是已经转换成功的生成目录。三、转换为rknn
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2023-06-16 19:14:34
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(二) 模型变换 模形变换就是指的在世界坐标系中(world space)做“移动”，“旋转", "缩放"三种操作。首先要说明的，在Opengl中，是用4x4矩阵进行坐标变换，OpenGL的4x4矩阵是按列排列的，就像下面这样。所谓的模型变换，就是对这个矩阵进行变换。 描述三维世界你就得先设计三维模形。 在设计三维模形的时候，它是们于模形坐标系中的，最终它会放置到世界坐标系统中
一、转模型方法NCNN编译完成后生成的工具中有一个caffe2ncnn，使用这个工具可以将caffe模型转成ncnn模型，该工具的命令参数格式为：./caffe2ncnn [caffeproto] [caffemodel] [ncnnparam] [ncnnbin]，比如：ncnn/build/tools/caffe/caffe2ncnn deploy.prototxt model.caffemo
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2024-01-02 16:57:57
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1 模型转换特别说明：以下内容参考来自rknn官网文档 Rockchip_User_Guide_RKNN_Toolkit2_CN-1.3.0.pdf。如有侵权告知删除。完整代码放在github上。1.1 工具链(RKNN-Toolkit2) RKNN 工具链提供了两种按照方式，一种是“通过 pip install 安装”和“通过 Docker 镜像安装”，建议“通过 Docker 镜像安装”。具
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2024-03-25 17:37:55
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# Pytorch模型转化RKNN代码的科普介绍
在深度学习的应用中，模型的部署尤为重要。为了在边缘设备上高效运行，常常需要将深度学习框架如Pytorch训练的模型转换为适合特定硬件的平台。RKNN（Rockchip NPU）正是这样一种解决方案，它可以将PyTorch等框架下训练的模型转换为适用于Rockchip硬件的格式。本文将为大家介绍如何进行这种模型转化，并提供相应的代码示例。
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原创
2024-10-19 05:35:30
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