Rockchip_User_Guide_RKNN_Toolkit_CN
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RKNN-Toolkit 是一款功能强大的开发套件,旨在为用户提供在多种平台上进行深度学习模型转换、推理和性能评估的便捷途径。该工具支持 Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、Darknet 等流行的深度学习框架,允许用户将这些框架的模型转换为 RKNN 格式,并在 PC 或 RockChip 的 RK3399Pro、RK1808 系列硬件上运行。它具备模型转换、推理、性能评估、内存使用情况获取和量化功能,支持非对称量化和动态定点量化,以优化模型在硬件上的执行效率和精度。RKNN-Toolkit 适用于 Ubuntu、Windows、MacOS 和 Debian 操作系统,需要特定版本的 Python 和一系列库依赖。安装过程可通过 pip 或 Docker 镜像完成。此外,该工具还提供了混合量化功能,使用户能够在性能和精度之间做出权衡,并通过提供的 API 接口轻松实现模型的构建、推理和性能评估。
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