一、什么是RknnToolkit？
RknnToolkit（以下简称Rknn）是一款基于深度神经网络（DNN）的推理框架和端到端解决方案，专门针对Rockchip芯片而设计。Rknn提供了一系列的API，可以帮助开发人员快速、轻松地在Rockchip芯片上部署和优化DNN相关应用和算法。
与其他一些DNN框架相比，Rknn具有更好的性能和体积优势，尤其在边缘设备上具有更高的实时性和低功耗特性。同时，Rknn提供的端到端解决方案可以帮助用户快速地在Rockchip芯片上实现从数据采集到模型调整再到应用展示的全流程闭环控制。
二、Rknn的主要功能和应用场景
Rknn的主要功能和应用场景包括但不限于以下几个方面。
1、DNN框架支持
Rknn支持各种DNN框架，包括Tensorflow、Caffe、MXNet等常见深度学习框架。此外，Rknn还提供了一些右图优化的API，以保证DNN在Rockchip芯片上的最佳性能和效率。
// 用Tensorflow框架部署模型 model = tensorflow.load(model_path) rknn = Rknn() rknn.load_tensorflow(model=model) rknn.build(do_quantization=False) rknn.export_rknn(save_rknn_path)
2、模型压缩优化
Rknn提供了一些模型压缩技术，可以在不影响模型准确率的前提下，进一步缩小模型的体积，提高模型在边缘设备上的实时性和响应速度。
// 压缩模型 model_file = 'xxx.model' # 模型文件 compress_file = 'xxx_compress.model' # 压缩后的模型文件 strategy = rknn.CompressStrategy() # 压缩策略 compressed_model = rknn.compress(model_file, compress_file, strategy)
3、快速实时推理
Rknn能够以最快的速度和最低的功耗在Rockchip芯片上实现DNN的实时推理。与传统的DNN框架相比，Rknn在性能和效率方面有明显的提升。
// 进行模型推理 rknn.load_rknn(rknn_path) input_data = get_input_data() output_data = rknn.inference(input_data) show_output_data(output_data)
4、端到端解决方案
Rknn提供了一套完整的端到端解决方案，可以帮助用户实现从数据采集到模型训练，再到算法部署和应用展示的全流程闭环控制。
// 进行端到端的闭环控制 data_collection = DataCollection() model_adjustment = ModelAdjustment() algorithm_deployment = AlgorithmDeployment() application_display = ApplicationDisplay() data_collection.run() model_adjustment.run() algorithm_deployment.run() application_display.run()
三、Rknn的使用示例
以下示例演示如何使用Rknn在Rockchip芯片上部署并运行一个基于Tensorflow的图像分类模型。
1、准备工作
首先需要准备一台已经安装好了Rockchip SDk和RknnToolkit的开发板。假设我们需要部署的是一个基于Tensorflow的图像分类模型，其中输入数据的shape为(1, 224, 224, 3)，输出数据的shape为(1, 1000)。
2、模型转换
将Tensorflow模型转换为Rknn模型。这里我们使用Rknn提供的load_tensorflow() API将Tensorflow模型加载到Rknn中，并使用build() API将Rknn模型构建出来。注意，在构建模型之前需要先定义输入和输出的shape。
import tensorflow as tf from rknn.api import RKNN model_path = 'xxx.pb' # Tensorflow模型文件路径 rknn_path = 'xxx.rknn' # Rknn模型文件保存路径 model = tf.keras.models.load_model(model_path) input_shape = (1, 224, 224, 3) output_shape = (1, 1000) rknn = RKNN() rknn.load_tensorflow(model=model) rknn.build(do_quantization=False, input_shape=input_shape, output_shape=output_shape) rknn.export_rknn(rknn_path)
3、模型压缩
使用Rknn提供的compress() API对模型进行压缩，以减小模型的体积。这里我们采用了一种基于剪枝和量化的压缩策略。
compress_file = 'xxx_compress.rknn' # 压缩后的Rknn模型保存路径
strategy = rknn.CompressStrategy()
strategy.set_quantized_dtype(rknn.TensorFloat32ToFp16) # 量化策略
strategy.set_op_to_compress_type({rknn.OP_CONV: rknn.CompressType.Compress, rknn.OP_RELU: rknn.CompressType.NoCompress})
strategy.set_layer_to_compress_type({'conv1': rknn.CompressType.Compress, 'conv2': rknn.CompressType.NoCompress})
strategy.set_output_tensor_to_compress_type({0: rknn.CompressType.Compress})
compressed_model = rknn.compress(rknn_path, compress_file, strategy)
4、模型部署
使用Rknn提供的load_rknn() API加载Rknn模型，并使用inference() API对输入数据进行模型推理。以下是示例代码。
rknn.load_rknn(compress_file)
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('xxx.jpg')
img = cv2.resize(img, (224, 224))
input_data = img.transpose(2,0,1).reshape((1, 224, 224, 3))
outputs = rknn.inference(inputs=input_data)
print outputs
四、总结
RknnToolkit是一款基于深度神经网络的高效推理和端到端解决方案。Rknn具有性能优越、体积小巧、功耗低等特性，在边缘设备上应用广泛。Rknn提供了丰富的API和端到端解决方案，可以帮助开发人员快速、轻松地实现图像处理、语音识别、物体检测等各种深度学习应用。
