用ncc命令将onnx模型转化为k210使用的.kmodel模型
时间: 2023-04-02 16:03:06 浏览: 346
可以使用以下命令将onnx模型转化为k210使用的.kmodel模型:
ncc compile your_model.onnx -i onnx -o k210model -t k210 --dataset your_dataset --input-Shape your_input_shape --mean your_mean --std your_std --quantized_dtype asymmetric_affine --save-temps --batch-size your_batch_size --device-config your_device_config -s your_output_shape -o your_output_path/k210_model.kmodel
请注意替换命令中的参数为您自己的模型和数据集的参数。
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.h文件怎么使用jupyter转换成.kmodle模型
通常情况下,.h 文件是神经网络模型的头文件,包含了网络结构和参数,而 .kmodel 文件是 K210 AI 芯片使用的模型文件。
要将 .h 文件转换为 .kmodel 文件,需要使用 Kendryte K210 AI 软件开发工具链中的 nncase 工具。
具体步骤如下:
1. 安装 nncase 工具。可以在 Kendryte 官方 GitHub 仓库中下载对应的二进制文件并安装:https://github.com/kendryte/nncase/releases
2. 将 .h 文件转换为 nncase 支持的模型格式,如 ONNX 或 TensorFlow。具体方法可以参考 nncase 的文档:https://github.com/kendryte/nncase/blob/master/docs/nncase_tutorial_zh.md
3. 使用 ncc 工具将模型编译为 .kmodel 文件。具体方法可以参考 nncase 的文档:https://github.com/kendryte/nncase/blob/master/docs/ncc_tutorial_zh.md
需要注意的是,在将 .h 文件转换为模型格式时,需要确保模型的输入输出格式与实际应用场景相对应,并且模型的精度和性能都能够满足要求。
k210数字识别训练模型
根据引用[1]和引用[2]的内容,k210数字识别训练模型的步骤如下:
1. 配置模型开发环境。
2. 建立模型,可以使用lenet_k210.py代码进行训练。
3. 进行模型转换,将h5模型转换为pb格式,再将pb模型转换为tflite格式,最后将tflite模型转换为kmodel格式。
4. 准备训练集并保存到toolbox的images目录下,可以使用dataset2jpg.py代码将mnist数据集转换为图片格式。
5. 将所有图片复制到toolbox下的images文件夹下。
6. 在Terminal中运行指令ncc\ncc compile workspace/mnist_lenet_K210_model.tflite workspace/test1.kmodel -i tflite -o kmodel --dataset images。
7. 下载生成的kmodel模型到k210设备中。
请注意,具体的代码和指令可能会根据实际情况有所不同,可以根据引用[1]和引用[2]中提供的代码和步骤进行操作。