pytorch rknn

Pytorch是一个流行的深度学习框架，而RKNN是Rockchip公司提供的用于推理部署的工具包。将Pytorch模型转为RKNN模型可以通过RKNN-Toolkit来实现。在转换过程中可能会遇到一些小问题，例如无法量化模型或在部署过程中出错。因此，一种常见的做法是先将Pytorch模型转为ONNX格式，然后再将ONNX模型转为RKNN模型。

具体的步骤如下：
1. 创建一个新的Python环境，可以使用Anaconda等工具来创建。确保环境中安装了与RKNN库兼容的Python版本和相关库。

2. 下载并安装RKNN-Toolkit。选择一个版本大于1.3的RKNN-Toolkit，因为1.3之前的版本需要先将Pytorch模型转为ONNX，然后再转为RKNN；而1.3之后的版本支持直接将Pytorch转为RKNN。你可以在https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit/releases找到RKNN-Toolkit的下载地址。

3. 根据环境配置指南进行环境配置。根据rknn-toolkit-1.7.＊＊＊安装所需的Pytorch或TensorFlow版本（最好全部安装），建议Pytorch版本大于1.6。

4. 修改转换代码。根据你的需求修改代码中的路径，包括ONNX模型路径、生成的RKNN模型路径以及测试图片位置。还需要根据检测目标类的情况进行修改。

5. 根据NPU1.2.0文档中的说明，修改rknn.config文件。根据自己的情况修改该参数，并且删除outputs部分。

6. 运行转换代码，并确保ONNX模型没有问题。

综上所述，将Pytorch模型转为RKNN模型可以通过先将Pytorch转为ONNX格式，然后再使用RKNN-Toolkit进行转换。这样可以克服一些在直接转换过程中可能出现的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>