模型部署——rknn-toolkit-lite2部署RKNN模型到开发板上（python版）-编程知识

模型部署——rknn-toolkit-lite2部署RKNN模型到开发板上（python版）

在RKNN模型部署前，需要注意以下几点：

（1）硬件平台兼容性:
确保你的开发板与 RKNN Toolkit Lite2 兼容。目前，RKNN Toolkit Lite2 支持 Rockchip RK3566、RK3588、RK3399 等平台。
确认开发板的 NPU 型号和版本与 RKNN 模型的 NPU 算子兼容。

（2）模型转换:
使用 RKNN Toolkit 或 RKNNConverter 工具将 PyTorch、TensorFlow 等框架模型转换为 RKNN 模型。
转换时，需要指定目标硬件平台和 NPU 型号。
确保模型转换成功，并生成相应的 RKNN 模型文件。
关于模型转换的教程，参考我另外一篇博文：Pytorch转RKNN模型

（3）部署环境:
在开发板上安装 RKNN Runtime 和相关依赖库。
确认开发板的系统版本和编译环境与 RKNN Toolkit Lite2 兼容。

（4）模型加载:
使用 RKNN Toolkit Lite2 提供的 API 加载 RKNN 模型。
需指定模型文件路径以及其他参数。

（5）模型推理:
使用 RKNN Toolkit Lite2 提供的 API 进行模型推理。
需提供输入数据和相关参数。

（6）性能优化:
可以使用 RKNN Toolkit Lite2 提供的性能分析工具分析模型性能。
根据分析结果，可以对模型进行优化，以提高推理速度和降低功耗。

一、源码包准备

本配套源码包的获取方式为文章末扫码到公众号「视觉研坊」中回复关键字：RKNN Lite2开发板部署。获取下载链接。

下载解压后的样子如下：

在这里插入图片描述

二、环境准备

先在开发板上运行rknn_server，通过adb连通开发板，在开发板系统上安装python编译环境。

2.1 安装Miniconda

在开发板系统上安装Miniconda的详细教程，见我另外一篇博客：Miniconda安装

2.2 新建虚拟环境

上一步Miniconda安装好后，在此基础上安装一个新的虚拟环境，如下，：
查看已有虚拟环境命令为：

conda env list

创建新虚拟环境命令为：

conda create -n name python=3.9

在这里插入图片描述

上面步骤创建好后激活虚拟环境，如下：

激活命令为:

conda activate name

在这里插入图片描述

2.3 安装rknn_toolkit_lite2包

rknn_toolkit_lite2包的轮子文件，在我提供源码包中的packages文件夹中，如下：

在这里插入图片描述

在激活的虚拟环境中，进入到存放轮子文件目录下，使用下面命令安装：

pip install rknn_toolkit_lite2-1.6.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

在这里插入图片描述

2.4 安装OpenCV包

在同样的虚拟环境下，使用下面命令安装opencv：

pip install opencv-python -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

在这里插入图片描述

三、推理

上面环境都准备好后，在终端通过命令进入到源码包目录下，运行下面命令即可在开发板上推理RKNN模型。

python rknntoolkit_lite2_inference.py

在这里插入图片描述

3.1 代码

此代码对应源码包中的rknntoolkit_lite2_inference.py脚本。

from rknnlite.api import RKNNLite
import cv2
import numpy as npdef show_outputs(output):output_sorted = sorted(output,reverse = True)top5_str = '\n----------top5-----------\n'for i in range(5):value = output_sorted[i]index = np.where(output == value)for j in range(len(index)):if (i + j) >= 5:breakif value > 0:top1 = "{}:{}\n".format(index[j],value)else:top1 = "-1:0.0\n"top5_str += top1print(top5_str)def show_perfs(perfs):perfs = "perfs:{}\n".format(perfs)print(perfs)def softmax(x):return np.exp(x)/sum(np.exp(x))if __name__ == "__main__":rknn = RKNNLite()# 使用load_rknn接口直接加载RKNN模型rknn.load_rknn(path="resnet18.rknn")# 调用init_runtime接口初始化运行时环境rknn.init_runtime(core_mask = 0,  # core_mask表示NPU的调度模式，设置为0时表示自由调度，设置为1，2，4时分别表示调度某个单核心，设置为3时表示同时调度0和1两个核心，设置为7时表示1，2，4三个核心同时调度# targt = "rk3588")# 使用Opencv读取图片img = cv2.imread("space_shuttle_224.jpg")img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)# 调用inference接口进行推理测试output = rknn.inference(inputs=[img],data_format=None)show_outputs(softmax(np.array(output[0][0])))  # 根据概率排名，打印出前5名的概率rknn.release()