model-conversion

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

Rockchip RKNN 模型转换技能

将PyTorch/TensorFlow/ONNX模型转换为RKNN格式

何时使用

• 将训练好的模型部署到RK3588/RK3568
• 模型量化 (INT8/FP16)
• 混合精度优化

支持的模型格式

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

转换示例

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')

常见问题

• 算子不支持: 使用ONNX算子替代
• 量化精度损失: 调整量化算法或使用FP16