怎么使用rknn- toolkit将.h5文件转换为.rknn文件

RKNN Toolkit是一个用于将深度学习模型转换为Rockchip NPU（神经网络处理器）可执行文件格式的工具。

以下是将.h5文件转换为.rknn文件的步骤：

1. 安装RKNN Toolkit：可以从Rockchip官网下载并安装RKNN Toolkit。

2. 转换为TensorFlow模型：首先，你需要将.h5文件转换为TensorFlow模型。可以使用TensorFlow的`tf.keras.models.load_model()`函数加载.h5文件，然后将模型保存为`.pb`文件。例如：

   import tensorflow as tf
   model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
   tf.saved_model.save(model, 'my_model.pb')

3. 转换为RKNN模型：使用RKNN Toolkit的`rknn.convert()`函数将TensorFlow模型转换为RKNN模型。例如：

   import rknn
   rknn_model = rknn.convert(
       inputs=['input'], 
       outputs=['output'], 
       input_size_list=[[3, 224, 224]], 
       model='./my_model.pb', 
       rknn_batch_size=1
   )
   rknn_model.save('./my_model.rknn')

4. 运行结果：转换完成后，你将得到一个名为`my_model.rknn`的文件，这是一个Rockchip NPU可执行文件，可用于在Rockchip设备上运行深度学习模型。

注意：在转换模型之前，请确保已经安装了RKNN Toolkit，并且已经正确配置了Rockchip设备的环境。