# 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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pytorch中的混合精度训练，可以帮助我们更加快速地、使用更大的batch_size去训练模型，这其中涉及到的是不同精度的浮点数类型（单精度FP32以及半精度FP16）之间的切换和混合使用，所以叫做混合精度训练。字节二进制数系统中，每个0或1就是一个位(bit)，位是数据存储的最小单位。1个字节是8个比特，即：1byte = 8bit。而半精度浮点数FP16（FP，Floating Point浮
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2023-11-08 16:07:35
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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
# 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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文章目录一、什么是 TensorRT1.1 用途1.2 TensorRT 优化方法二、什么是 ONNX2.1 PyTorch 转 ONNX2.2 ONNX 转 TensorRT 在深度学习模型落地的过程中，会面临将模型部署到边端设备的问题，模型训练使用不同的框架，则推理的时候也需要使用相同的框架。但因为每个平台都有不同的功能和特性，所以不同类型的平台，调优和实现起来非常困难。如果需要在该平台上运
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2024-08-11 16:34:41
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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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将pytorch模型转化为tensorflow格式，用于tfserving部署。
原创
2023-08-12 08:48:41
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迁移学习——猫狗分类（PyTorch：迁移 VGG16 方法）3.2 迁移 VGG163.2.1 通过代码自动下载模型并直接调用3.2.2 对当前迁移过来的模型进行全连接层的调整3.2.3 模型训练及结果3.2.4 举例说明 前文关于迁移学习的入门及自定义模型的方法看这里： 迁移学习——猫狗分类（PyTorch：自定义 VGGNet 方法）。 参考了唐进民的《深度学习之PyTorch实战计算
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2024-04-07 15:05:23
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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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因工作需要，需要将目标检测模型 部署在开发板上。在走了很多弯路后 找到一个成功的案例并记载下来这里说一下我现有的硬件设备 。我是购买的RADXA的rock3a开发板 搭载的soc是rk3568这是开发板的正面图，因为瑞芯微针对计算机视觉中的目标检测模型有一套自己的前向推理框架，所以我就着眼于搭载rockchip的开发板rock3a目标检测模型 这里采用的是yolo模型 由于原生yolo
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2024-07-05 20:05:07
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图像处理（卷积） 卷积的计算步骤：（动态演示） 对h（n）绕纵轴折叠，得h（-n）；对h（-m）移位得h（n-m）；将x（m）和h（n-m）所有对应项相乘之后相加得离散卷积结果y（n）。说明：令m′=n-m，做变量代换，则卷积公式变为因此，x(m)与h(n-m)的位置可对调（即输入为x（n）、单位脉冲响应为h（n）的线性时不变系统与输入为h（n）、单位脉冲响应为x（n）
# 使用 PyTorch 转换为 RKNN 的完整指南
## 1. 流程概述
在将 PyTorch 模型转换为 RKNN（Rockchip NPU 中间表述格式）之前，需要遵循一系列步骤。这些步骤包括准备数据、训练模型、模型导出、使用 RKNN 工具进行转换等。
以下是整个流程的概述表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2
原创
2024-10-09 06:11:14
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# PyTorch 转 RKNN：完整流程指导
在深度学习的应用中，模型的转换是一个常见的任务，尤其是从 PyTorch 转换为 RKNN（Rockchip Neural Network）。本文将详细介绍整个转换的流程，并逐步给出所需的代码示例，帮助刚入行的小白掌握这一过程。
## 流程概览
转换流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 05:57:05
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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
在面对将 PyTorch 模型转换为 TensorFlow 的挑战时，我发现其实这是一个挑战与乐趣并存的过程。从环境配置到最终部署，每个环节都需要一些聪明的解决方案和工具支持。接下来，我将详细介绍这个过程。
## 环境配置
首先，我们需要为我们的项目配置一个合适的环境。以下是搭建这个环境所需的步骤:
```mermaid
flowchart TD
A[安装Python环境] -->
# 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
这篇文章主要介绍了tensorflow模型转ncnn的操作方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧第一步把tensorflow保存的.ckpt模型转为pb模型, 并记下模型的输入输出名字.第二步去ncnn的github上把仓库clone下来, 按照上面的要求装好依赖并make.第三步是修改ncnn的CMakeList, 具体修改的位置有:ncnn/CMakeList.t
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2024-10-12 08:13:24
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2021SC@SDUSC 这一篇博客我来介绍PaddleOCR的方向分类器使用的评估代码。 在机器学习中，性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键，通过衡量模型输出预测值和 真实值之间的某种“距离”得出的。性能指标往往是我们做模型时的最终目标，如准确率，召回率，敏感度等等，但是性能指标常常因为不可微分，无法作为优化的loss函数，因此采用如cross-entropy，rmse等“
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2024-02-17 18:52:54
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自用留存1. 若变量c为char类型，能正确判断出c为小写字母的表达式是（） ’a’<=c<=’z’|(c>=’a’) || (c<=’z’)|(‘a’<=c) and (‘z’>=c)|(c>=’a’) && (c<=’z’)2. 以下叙述中正确的是 （） 用C程序实现
