rknn resnet18 转换代码

时间: 2023-11-11 08:57:27 浏览: 41
您可以使用RKNN Toolkit将ResNet-18模型转换为RKNN模型。下面是一个示例代码片段,展示了如何进行转换: ```python import numpy as np import tensorlayer as tl from rknn.api import RKNN # 加载ResNet-18模型 net = tl.models.ResNet18() net.load_weights('resnet18.h5') # 创建RKNN对象 rknn = RKNN() # 配置RKNN模型的属性 rknn.config(channel_mean_value='0 0 0 255', reorder_channel='0 1 2', target_platform='rv1126') # 将ResNet-18模型加载到RKNN中 input_tensor = np.zeros((1, 224, 224, 3), dtype=np.float32) rknn.load_tensorflow(tf.keras.backend.get_session(), inputs=[input_tensor], input_name_shape_dict={'input': (1, 224, 224, 3)}) # 构建RKNN模型 rknn.build(do_quantization=True) # 导出RKNN模型 rknn.export_rknn('resnet18.rknn') # 释放RKNN模型和资源 rknn.release() print('ResNet-18 model converted to RKNN successfully!') ``` 请注意,您需要安装并导入`tensorlayer`和`rknn.api`库以运行上述代码。确保在运行代码之前,已经下载并保存了ResNet-18模型的权重文件(例如`resnet18.h5`)。此外,您可以根据需要调整代码中的其他配置参数。

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