神经网络pt模型并转换为rknn模型
时间: 2023-04-12 13:00:38 浏览: 379
我可以回答这个问题。将神经网络pt模型转换为rknn模型需要使用Rockchip提供的rknn-toolkit工具。首先,需要将pt模型转换为onnx格式,然后再使用rknn-toolkit将onnx模型转换为rknn模型。具体的转换步骤可以参考rknn-toolkit的官方文档。
相关问题
pt模型转换成onnx模型再转换rknn模型
要将PT模型转换为ONNX模型,可以使用PyTorch提供的torch.onnx.export方法。首先需要将PT模型加载到PyTorch中,然后调用torch.onnx.export方法将其转换为ONNX格式。例如:
```
import torch
import torchvision
# Load the PyTorch model
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
# Export the model to ONNX format
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)
```
这将导出名为“resnet18.onnx”的ONNX模型。
要将ONNX模型转换为RKNN模型,可以使用Rockchip提供的rknn工具包。首先需要安装rknn工具包并将ONNX模型转换为rknn格式。例如:
```
rknn-toolkit/rknn-api/tools/RKNNConvertTool/RKNNConvertTool -i resnet18.onnx -o resnet18.rknn -t rknn
```
这将导出名为“resnet18.rknn”的RKNN模型。
注意:将PT模型转换为ONNX模型时,需要确保模型的所有操作都可以被ONNX格式支持,否则可能无法成功转换。在将ONNX模型转换为RKNN模型时,需要确保模型可以在Rockchip芯片上运行,并且需要根据芯片的限制进行优化和调整。
.pt模型转换为.tflite模型
要将一个PyTorch模型(.pt文件)转换为TensorFlow Lite模型(.tflite文件),需要进行以下步骤:
1. 安装PyTorch和TensorFlow
2. 将PyTorch模型加载到Python中
```python
import torch
# 加载PyTorch模型
model = torch.load('model.pt')
```
3. 将PyTorch模型转换为ONNX格式
```python
import onnx
from onnx_tf.backend import prepare
# 将PyTorch模型转换为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)
# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load("model.onnx")
```
4. 将ONNX模型转换为TensorFlow Lite格式
```python
import tensorflow as tf
# 将ONNX模型转换为TensorFlow模型
tf_rep = prepare(onnx_model)
# 将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_session(tf_rep.session)
tflite_model = converter.convert()
# 保存TensorFlow Lite模型
open("model.tflite", "wb").write(tflite_model)
```
完成以上步骤后,你就可以将PyTorch模型转换为TensorFlow Lite模型了。