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。
RKNN转换流程概述
下图展示了模型转换的主要步骤：
sequenceDiagram
participant User as 用户
participant PyTorch as PyTorch模型
participant RKNN as RKNN工具
participant Device as Edge Device
User->>PyTorch: 训练模型
PyTorch-->>User: 输出模型文件
User->>RKNN: 加载模型文件
RKNN-->>User: 转换为RKNN格式
User->>Device: 部署模型
Device-->>User: 运行推理
在这个过程中，用户首先需要在Pytorch中训练好一个模型，然后将其导出为常见的文件格式（如.pt或.pth）。接下来，通过RKNN工具将模型转换为RKNN特定格式，最后，用户可以将转换后的模型部署到边缘设备上进行推理。
安装RKNN工具
在进行模型转换之前，需要安装RKNN工具包。可以通过pip来完成这一过程：
pip install rockchip-rknn
Pytorch模型导出
假设我们有一个训练好的Pytorch模型，接下来需要将其导出为一个文件。例如，以下代码展示了如何导出一个模型：
import torch
from torchvision import models
# 加载预训练模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval（)
# 创建一个假输入用于导出模型
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 导出模型
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", opset_version=11)
上述代码首先加载了一个预训练的ResNet18模型，然后将模型导出为ONNX格式的文件 "model.onnx"。
RKNN模型转换
导出完成后，可以使用RKNN工具进行转换。以下代码展示了如何使用RKNN将ONNX模型转换为RKNN格式：
from rknn.api import RKNN
# 创建RKNN对象
rknn = RKNN()
# 加载ONNX模型
print('Loading ONNX model...')
rknn.load_onnx(model='model.onnx')
# 配置模型
print('Configuring the model...')
rknn.config(input_size=[1, 3, 224, 224], # 输入尺寸
target_platform='rk3588') # 目标平台
# 编译模型
print('Building the model...')
rknn.build(do_quantization=False) # do_quantization=True可进行量化
# 导出RKNN模型
rknn.save('model.rknn')
这段代码创建了一个RKNN对象，加载ONNX模型后进行配置并编译，最后将其保存为RKNN格式的文件 "model.rknn"。
模型部署与推理
在完成转化之后，可以将RKNN模型部署到边缘设备进行推理。以下是加载RKNN模型并运行推理的示例代码：
# 加载RKNN模型
rknn.load_rknn('model.rknn')
# 初始化设备
rknn.init_runtime()
# 假设有一个输入图像(input_image)，将其进行推理
outputs = rknn.inference(inputs=[input_image])
print("Inference outputs:", outputs)
结论
通过以上步骤，用户可以轻松地将Pytorch训练的模型转换为RKNN格式并部署到边缘设备。RKNN工具的面世，为深度学习模型的边缘推理带来了极大的便利。随着边缘计算的不断发展，加速模型部署的需求也将愈加迫切，希望本文对您有所帮助！
