onnx模型如何转换成kmodel

ONNX模型可以通过Kneron提供的ONNX2Kmodel工具进行转换成Kmodel。

具体步骤如下：

1. 下载ONNX2Kmodel工具：https://github.com/kneron/onnx2kmodel

2. 安装依赖：执行命令pip3 install onnxruntime==1.7.0，安装onnxruntime

3. 转换模型：执行命令python3 onnx2kmodel.py --input_model=xxx.onnx --output_model=xxx.kmodel --data_type=float --net_type=cnn

其中，--input_model参数指定输入的ONNX模型路径，--output_model参数指定输出的Kmodel路径，--data_type参数指定数据类型，--net_type参数指定网络类型。

4. 等待转换完成：转换时间根据模型大小和复杂度而定，通常需要几分钟到几十分钟不等。

转换完成后，即可将Kmodel部署到Kneron的AI芯片上进行推理。

相关问题

在python中调用NNcase使onnx转换为kmodel模型

要在Python中调用NNcase进行onnx转换为kmodel模型，需要按照以下步骤进行操作：

1. 安装NNcase

在命令行中输入以下命令安装NNcase：

pip install nncase

2. 准备ONNX模型

将需要转换的onnx模型放在指定的目录下。

3. 调用NNcase进行转换

在Python中调用NNcase进行转换，示例代码如下：

import subprocess

subprocess.run(['ncc', 'compile', 'input.onnx', '-o', 'output.kmodel', '--dataset', 'dataset.bin', '--input-mean', '127.5', '--input-scale', '0.00784314'])

其中，`input.onnx`为需要转换的onnx模型文件名，`output.kmodel`为输出的kmodel模型文件名，`dataset.bin`为数据集文件名，`--input-mean`和`--input-scale`分别为输入数据的均值和标准差。

4. 查看转换结果

转换完成后，可以在指定目录下查看生成的kmodel模型文件。

onnx模型的IR版本为8如何转换为k210模型

可以使用kendryte的nncase工具将ONNX模型转换为k210模型。

nncase是一款用于将深度学习模型转换为kendryte k210芯片能够运行的模型的工具。它支持从ONNX、TensorFlow、Caffe等多种框架转换模型，适用于Kendryte K210嵌入式AI开发板。

以下是将ONNX模型转换为k210模型的步骤：

1. 安装nncase工具：可以从GitHub上下载nncase的源代码并编译安装，也可以使用已经编译好的二进制包。

2. 将ONNX模型转换为nncase支持的模型：使用nncase的convert命令将ONNX模型转换为nncase支持的模型格式。例如：

nccompile -i onnx_model.onnx -o k210_model --dataset_format raw

其中，onnx_model.onnx是待转换的ONNX模型，k210_model是生成的nncase模型。

3. 将nncase模型转换为k210模型：使用nncase的k210convert命令将nncase模型转换为k210模型。例如：

k210convert -i k210_model -o k210_model.kmodel

其中，k210_model是上一步生成的nncase模型，k210_model.kmodel是转换后的k210模型。

4. 在kendryte K210嵌入式AI开发板上运行模型：将生成的k210模型下载到Kendryte K210芯片上，并在开发板上运行模型。

以上就是将ONNX模型转换为k210模型的全部步骤。