在将 PyTorch 模型（`.pt` 文件）转换为 ONNX 格式，然后再将其转换为 RKNN 格式以部署到 Rockchip NPU 上运行的过程中，可以参考以下步骤和官方文档资源。 ### 转换流程概述 1. **PyTorch 转 ONNX** PyTorch 提供了 `torch.onnx.export()` 方法用于导出模型为 ONNX 格式。该方法支持动态输入维度、自定义输出名称等功能。使用时需要提供模型实例、输入数据示例以及输出路径等参数[^1]。 示例代码如下： ```python import torch import torchvision # 加载预训练的模型 model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) model.eval() # 创建虚拟输入 dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 导出 ONNX 模型 torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", export_params=True) ``` 2. **ONNX 转 RKNN** Rockchip 提供了 `rknn-toolkit` 工具包，支持从 ONNX 模型转换为 RKNN 格式，并可在其 NPU 上高效推理。转换过程通常包括模型加载、配置设置、量化处理（可选）和导出 RKNN 模型等步骤[^2]。 示例代码如下： ```python from rknn.api import RKNN # 创建 RKNN 对象 rknn = RKNN() # 加载 ONNX 模型 ret = rknn.load_onnx(model="resnet18.onnx") if ret != 0: print("Load ONNX model failed!") exit(ret) # 构建模型 ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt') if ret != 0: print("Build RKNN model failed!") exit(ret) # 导出 RKNN 模型 ret = rknn.export_rknn("resnet18.rknn") if ret != 0: print("Export RKNN model failed!") exit(ret) ``` ### 官方与参考文档链接 - **PyTorch 转 ONNX 官方文档**：[PyTorch ONNX Export](https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html#exporting-models-to-onnx-via-trace-and-script) [^1] - **Rockchip rknn-toolkit GitHub 仓库**：[rknn-toolkit GitHub](https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit) [^3] - **YoloV5 实践案例**：参考 `rknn-toolkit` 中的 `examples/pytorch/yolov5` 目录，提供了完整的 PyTorch 到 RKNN 的转换流程说明 [^3] ### 注意事项 - 在进行 ONNX 转 RKNN 时，建议先对 ONNX 模型进行简化（如使用 `onnx-simplifier`），以提高兼容性和推理效率。 - 若目标设备支持量化推理，建议启用量化功能以提升性能并降低功耗。 - 输入输出节点的形状需在转换前明确指定，避免因动态维度导致的问题。 ---