rknn模型部署问题（rknn模型转换）

科技前沿 • 2025-04-19 15:35 • 阅读 47

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。

本来想按照之前在windows上继续转换模型，谁知道直接不支持？那就直接在Ubuntu上搞。

ONNX模型和RKNN模型都是用于深度学习模型部署和推理的格式或框架。

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的模型表示格式，旨在使不同深度学习框架之间的模型转换和部署更加容易。通过使用ONNX，您可以在不同的深度学习框架之间轻松地转换和共享模型，从而提高模型的可移植性和复用性。

RKNN（Rockchip Neural Network）则是Rockchip推出的用于在其自家芯片上进行模型部署和推理的框架。RKNN框架为Rockchip的芯片定制了针对深度学习模型的优化加速器，可以实现在RK芯片上高效地运行深度学习模型。

因此，当需要在Rockchip的芯片上部署和运行深度学习模型时，可以将模型转换为RKNN格式，以利用Rockchip提供的优化硬件加速器来提高模型的性能和效率。而ONNX则可以作为一个通用的模型表示格式，方便在不同框架之间进行模型转换和共享。

RV1106文档地址如下：

https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2/blob/master/doc/01_Rockchip_RV1106_RV1103_Quick_Start_RKNN_SDK_V2.0.0beta0_CN.pdf

新建文件夹

下载 RKNN-Toolkit2 仓库

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下载 RKNN Model Zoo 仓库

注意：

1.参数 --depth 1 表示只克隆最近一次 commit

2.如果遇到 git clone 失败的情况，也可以直接在 github 中下载压缩包到本地，然后解压至该目录

在计算机的终端窗口中执行以下命令，检查是否安装 Conda，若已安装则可省略此节步骤。

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参考输出信息：conda 23.9.0 ，表示 conda 版本为 23.9.0

如果提示 conda: command not found，则表示未安装 conda

如果没有安装 Conda，可以通过下面的链接下载 Conda 安装包：

然后通过以下命令安装 Conda：

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在计算机的终端窗口中，执行以下命令进入 Conda base 环境：miniconda3 安装的目录

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成功后，命令行提示符会变成以下形式：

通过以下命令创建名称为 toolkit2 的 Python 3.8 环境：

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激活 toolkit2 环境，后续将在此环境中安装 RKNN-Toolkit2：

成功后，命令行提示符会变成以下形式：

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进入 rknn-toolkit2 目录

请根据不同的 python 版本，选择不同的 requirements 文件

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安装 RKNN-Toolkit2

请根据不同的 python 版本及处理器架构，选择不同的 wheel 安装包文件：

其中 x.x.x 是 RKNN-Toolkit2 版本号，xxxxxxxx 是提交号，cpxx 是 python 版

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执行以下命令，若没有报错，则代表 RKNN-Toolkit2 环境安装成功。进入 Python 交互模式 python

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导入 RKNN 类

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提前新建文件目录：

convert.py是我们的python代码

data.txt是用于指定用于量化优化的数据集文件，里面写成这样就行：

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0-label-0.png是28*28的图片素材

以下是convert.py的代码，其中mnt/hgfs/VMwork-2/mnist_101_model.onnx 是我们上一步生成的ONNX模型。

直接启动生成RKNN！

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可以看到生成mnist.rknn成功！

完整目录放到了test压缩包里。