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デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/MIUAV/vibe-coding-ros2 --skill model-conversionコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| name | model-conversion |
| description | 瑞芯微RKNN模型转换 - ONNX PyTorch TensorFlow转RKNN |
| argument-hint | 模型转换 OR RKNN转换 OR 量化 |
| user-invocable | true |
将PyTorch/TensorFlow/ONNX模型转换为RKNN格式
| 格式 | 支持程度 | 说明 |
|---|---|---|
| ONNX | 完整支持 | 推荐格式 |
| PyTorch | 完整支持 | .pt/.pth |
| TensorFlow | 部分支持 | .pb |
| TFLite | 部分支持 | .tflite |
from rknn.api import RKNN
rknn = RKNN()
# 配置输入预处理
rknn.config(
mean_values=[123.675, 116.28, 103.53],
std_values=[58.82, 57.12, 57.12],
inputs_format=['RGB']
)
# 加载模型
rknn.load_onnx(model='resnet50.onnx', input_size_list=[[1, 3, 224, 224]])
# 构建
rknn.build(do_quantization=True, quantize_dtype='int8')
# 保存
rknn.save_rknn('./resnet50.rknn')