onnx转rknn模型

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种跨平台的神经网络模型交换格式，它允许开发者将训练好的模型从一种框架转换到另一种，便于部署到各种设备上，如手机、服务器等。RkNN（Raspberry-Keras-Native）则是一个针对轻量级嵌入式设备优化的模型运行工具链，主要用于运行基于Keras模型的推理任务。

将ONNX模型转换成RKNN模型的一般流程包括以下步骤：

1. **模型导出**: 首先，你需要在一个支持ONNX的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）中训练好模型，并将其保存为ONNX格式。

2. **ONNX转RKNN**: 使用专门的工具如ONNX-RKNN Converter（或者某些社区提供的工具包），将ONNX模型转换为RKNN可用的模型文件。这个过程通常涉及模型优化，以便减少计算资源需求并提高性能。

3. **配置RKNN**: 配置RKNN Engine，指定输入尺寸、量化参数以及是否启用硬件加速等选项。

4. **部署到目标设备**: 将生成的RKNN模型部署到你想使用的嵌入式设备上，比如Raspberry Pi，然后通过RKNN API进行实时推理。