RknnToolkit：基於深度神經網絡的高效推理和端到端解決方案

一、什麼是RknnToolkit？

RknnToolkit（以下簡稱Rknn）是一款基於深度神經網絡（DNN）的推理框架和端到端解決方案，專門針對Rockchip芯片而設計。Rknn提供了一系列的API，可以幫助開發人員快速、輕鬆地在Rockchip芯片上部署和優化DNN相關應用和算法。

與其他一些DNN框架相比，Rknn具有更好的性能和體積優勢，尤其在邊緣設備上具有更高的實時性和低功耗特性。同時，Rknn提供的端到端解決方案可以幫助用戶快速地在Rockchip芯片上實現從數據採集到模型調整再到應用展示的全流程閉環控制。

二、Rknn的主要功能和應用場景

Rknn的主要功能和應用場景包括但不限於以下幾個方面。

1、DNN框架支持

Rknn支持各種DNN框架，包括Tensorflow、Caffe、MXNet等常見深度學習框架。此外，Rknn還提供了一些右圖優化的API，以保證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、模型壓縮優化

Rknn提供了一些模型壓縮技術，可以在不影響模型準確率的前提下，進一步縮小模型的體積，提高模型在邊緣設備上的實時性和響應速度。

// 壓縮模型
model_file = 'xxx.model' # 模型文件
compress_file = 'xxx_compress.model' # 壓縮後的模型文件
strategy = rknn.CompressStrategy() # 壓縮策略
compressed_model = rknn.compress(model_file, compress_file, strategy)

3、快速實時推理

Rknn能夠以最快的速度和最低的功耗在Rockchip芯片上實現DNN的實時推理。與傳統的DNN框架相比，Rknn在性能和效率方面有明顯的提升。

// 進行模型推理
rknn.load_rknn(rknn_path)
input_data = get_input_data()
output_data = rknn.inference(input_data)
show_output_data(output_data)

4、端到端解決方案

Rknn提供了一套完整的端到端解決方案，可以幫助用戶實現從數據採集到模型訓練，再到算法部署和應用展示的全流程閉環控制。

// 進行端到端的閉環控制
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芯片上部署並運行一個基於Tensorflow的圖像分類模型。

1、準備工作

首先需要準備一台已經安裝好了Rockchip SDk和RknnToolkit的開發板。假設我們需要部署的是一個基於Tensorflow的圖像分類模型，其中輸入數據的shape為(1, 224, 224, 3)，輸出數據的shape為(1, 1000)。

2、模型轉換

將Tensorflow模型轉換為Rknn模型。這裡我們使用Rknn提供的load_tensorflow() API將Tensorflow模型加載到Rknn中，並使用build() API將Rknn模型構建出來。注意，在構建模型之前需要先定義輸入和輸出的shape。

import tensorflow as tf
from rknn.api import RKNN

model_path = 'xxx.pb' # Tensorflow模型文件路徑
rknn_path = 'xxx.rknn' # Rknn模型文件保存路徑

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、模型壓縮

使用Rknn提供的compress() API對模型進行壓縮，以減小模型的體積。這裡我們採用了一種基於剪枝和量化的壓縮策略。

compress_file = 'xxx_compress.rknn' # 壓縮後的Rknn模型保存路徑

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加載Rknn模型，並使用inference() API對輸入數據進行模型推理。以下是示例代碼。

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、總結

RknnToolkit是一款基於深度神經網絡的高效推理和端到端解決方案。Rknn具有性能優越、體積小巧、功耗低等特性，在邊緣設備上應用廣泛。Rknn提供了豐富的API和端到端解決方案，可以幫助開發人員快速、輕鬆地實現圖像處理、語音識別、物體檢測等各種深度學習應用。