pytorch转rknn

RKNN是一个针对神经网络推理优化的工具，可以将已经训练好的神经网络模型转换为适合在RK3399、RK3288等嵌入式平台上运行的格式。PyTorch是一个深度学习框架，可以方便地构建和训练神经网络模型。下面是将PyTorch模型转换为RKNN格式的大致步骤：

1. 安装RKNN工具包

RKNN工具包需要在Linux环境下使用，可以从官方网站下载并安装。安装完成后，需要将RKNN的路径加入环境变量中。

2. 准备PyTorch模型

首先需要在PyTorch中训练好模型，并将其保存为.pth文件。可以使用PyTorch提供的torch.save函数保存模型参数和结构。

3. 转换模型为ONNX格式

RKNN工具包支持的模型格式为ONNX，因此需要将模型转换为ONNX格式。可以使用PyTorch提供的torch.onnx.export函数将模型转换为ONNX格式。

4. 优化ONNX模型

使用RKNN工具包中的rknn-toolkit命令行工具，将ONNX模型进行优化，包括量化、裁剪等操作。这些操作可以让模型更加适合在嵌入式平台上运行。

5. 编译RKNN模型

使用rknn-toolkit工具编译优化后的ONNX模型，生成适合在嵌入式平台上运行的RKNN模型。

6. 在嵌入式平台上运行模型

将编译好的RKNN模型部署到嵌入式平台上，并使用RKNN SDK进行调用。可以使用Python或C++等语言进行调用，进行推理操作。

总的来说，将PyTorch模型转换为RKNN格式需要进行多步操作，需要一定的技术和经验。但是，RKNN提供了高效的神经网络推理能力，适合在嵌入式平台上进行深度学习应用。