tensorrt 转 rknn
时间: 2023-08-12 16:02:32 浏览: 65
TensorRT和RKNN都是用于深度学习推理加速的工具。TensorRT是NVIDIA开发的推理引擎,可以针对不同的硬件平台(如GPU)进行优化,提高深度神经网络的推理速度,同时还提供了量化、融合、剪枝等优化技术,以及很好的支持C++和Python等编程语言。而RKNN是Rockchip开发的神经网络推理框架,可以将训练好的模型通过转换生成RKNN模型,并在Rockchip的AI芯片上进行快速推理。
TensorRT转RKNN的过程可以分为以下几步:
1. 导出TensorRT模型:使用TensorRT API将已经在TensorFlow或PyTorch中训练好的模型导出为TensorRT模型。这一步可以使用TensorRT提供的Python或C++接口完成。
2. 转换为ONNX格式:由于RKNN要求输入RKNN模型为ONNX格式,因此需要将TensorRT模型转换为ONNX格式。可以使用ONNX Runtime提供的Python或C++接口将TensorRT模型转换为ONNX格式。
3. 转换为RKNN模型:使用Rockchip提供的rknn-toolkit工具,将ONNX格式的模型转换为RKNN格式。可以通过命令行或Python脚本来完成转换。转换过程中需要配置模型的输入输出节点信息、计算资源限制等参数。
4. 部署和推理:将生成的RKNN模型部署在Rockchip的AI芯片上,然后通过调用RKNN SDK提供的API来进行推理。RKNN提供了Python和C++接口,可以根据需求选择合适的接口进行开发。
通过将TensorRT模型转换为RKNN模型,可以在Rockchip AI芯片上实现深度学习模型的高效推理。这种转换过程可以使得在移动和嵌入式设备上实现更高性能和更低功耗的推理能力。