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。