如何将onnx转换为rknn

RKNN(Rockchip Neural Network)是一个用于Rockchip芯片的神经网络推理引擎。将ONNX模型转换为RKNN模型需要使用Rockchip提供的rknn-toolkit工具，具体步骤如下：

1. 安装rknn-toolkit工具

在官网下载并安装rknn-toolkit，具体安装步骤可以参考官方文档。

2. 将ONNX模型转换为RKNN模型

使用rknn-toolkit中的rknn-convert命令将ONNX模型转换为RKNN模型，具体命令如下：

rknn-convert -i input.onnx -o output.rknn -t rk1808 --model-input input_name,input_shape --model-output output_name --quantized-dtype asymm8 --weight-scale

其中，-i参数指定输入的ONNX模型文件路径，-o参数指定输出的RKNN模型文件路径，-t参数指定目标硬件平台，这里以rk1808为例，--model-input参数指定输入节点的名称和形状，--model-output参数指定输出节点的名称，--quantized-dtype参数指定量化类型，这里采用asymm8量化，--weight-scale参数指定权重缩放因子。

3. 在Rockchip芯片上运行RKNN模型

将生成的RKNN模型上传到Rockchip芯片上，并使用rknn-runtime库在Rockchip芯片上运行RKNN模型，具体步骤可以参考官方文档。

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使用rknn-toolkit将onnx模型转换为rknn模型

可以使用以下命令将onnx模型转换为rknn模型：

rknn-toolkit/rknn-api/rknn_api.py rknn-toolkit/rknn-api/samples/convert_onnx_to_rknn.py --model /path/to/onnx/model --output /path/to/rknn/model

请注意，需要先安装rknn-toolkit，并且需要将onnx模型转换为rknn模型才能在Rockchip芯片上运行。

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。