rknn resnet18 转换代码

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：

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。