RKNN-Toolkit2 项目使用教程

RKNN-Toolkit2 项目使用教程

rknn-toolkit2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rkn/rknn-toolkit2

1. 项目目录结构及介绍

RKNN-Toolkit2 是一款用于在 Rockchip 芯片上快速部署 AI 模型的工具。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

rknn-toolkit2/
├── doc/             # 文档目录，包含项目文档和相关说明
├── res/             # 资源目录，包含示例模型和其他相关资源
├── rknn-toolkit2/   # RKNN-Toolkit2 的主要代码目录
│   ├── rknn_api/    # RKNN API 的实现
│   ├── rknn_convert # 模型转换工具
│   └──rknn_runtime/ # RKNN 运行时环境
├── rknn_toolkit_lite2/ # RKNN-Toolkit-Lite2 的 Python 接口
├── rknpu2/          # RKNPU2 相关代码和驱动
├── CHANGELOG.md     # 项目更新日志
└── README.md        # 项目说明文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于 rknn_toolkit2 目录下的脚本。以下是一些主要的启动文件及其功能：

• rknn_convert.py：用于将训练好的模型转换成 RKNN 格式。使用时，需要指定输入的模型文件和输出的 RKNN 模型文件路径。

• rknn_run.py：用于在本地执行模型推理。需要指定 RKNN 模型文件、输入数据和输出数据的路径。

3. 项目的配置文件介绍

RKNN-Toolkit2 项目的配置文件主要用于设置模型转换和推理时的相关参数。以下是一些常用的配置文件：

• config.json：这是模型转换的主要配置文件。它包含模型输入输出、量化参数、平台信息等配置。

• run_config.json：这是推理时的配置文件。它包含模型的输入输出配置、设备信息、性能参数等。

配置文件的具体内容和参数设置，请参照项目官方文档或者示例配置文件进行配置。

rknn-toolkit2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rkn/rknn-toolkit2