要将PT模型转换为ONNX模型，可以使用PyTorch提供的torch.onnx.export方法。首先需要将PT模型加载到PyTorch中，然后调用torch.onnx.export方法将其转换为ONNX格式。例如：
import torch import torchvision # Load the PyTorch model model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) # Export the model to <em>ONNX</em> format dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) input_names = ["input"] output_names = ["output"] torch.<em>onnx</em>.export(model, dummy_input, "resnet18.<em>onnx</em>", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names) 讯享网
这将导出名为“resnet18.onnx”的ONNX模型。
要将ONNX模型转换为RKNN模型，可以使用Rockchip提供的rknn工具包。首先需要安装rknn工具包并将ONNX模型转换为rknn格式。例如：
讯享网r<em>knn</em>-toolkit/r<em>knn</em>-api/tools/R<em>KNN</em>ConvertTool/R<em>KNN</em>ConvertTool -i resnet18.<em>onnx</em> -o resnet18.r<em>knn</em> -t r<em>knn</em>
这将导出名为“resnet18.rknn”的RKNN模型。
注意：将PT模型转换为ONNX模型时，需要确保模型的所有操作都可以被ONNX格式支持，否则可能无法成功转换。在将ONNX模型转换为RKNN模型时，需要确保模型可以在Rockchip芯片上运行，并且需要根据芯片的限制进行优化和调整。
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