export.md

导出模型指南

简介

Fastdeploy已经简单的集成了onnx->rknn的转换过程。本教程使用tools/export.py文件导出模型，在导出之前需要编写yaml配置文件。 在进行转换前请根据rknn_toolkit2安装文档检查环境是否已经安装成功。

export.py 配置参数介绍

参数名称	是否可以为空	参数作用
verbose	是，默认值为True	是否在屏幕上输出转换模型时的具体信息
config_path	否	配置文件路径

config 配置文件介绍

config yaml文件模版

model_path: ./portrait_pp_humansegv2_lite_256x144_pretrained.onnx
output_folder: ./
target_platform: RK3588
normalize:
  mean: [[0.5,0.5,0.5]]
  std: [[0.5,0.5,0.5]]
outputs: None

config 配置参数介绍

• model_path: 模型储存路径
• output_folder: 模型储存文件夹名字
• target_platform: 模型跑在哪一个设备上，只能为RK3588或RK3568
• normalize: 配置在NPU上的normalize操作，有std和mean两个参数
  • std: 如果在外部做normalize操作，请配置为[1/255,1/255,1/255]
  • mean: 如果在外部做normalize操作，请配置为[0,0,0]
• outputs: 输出节点列表，如果使用默认输出节点，请配置为None

如何转换模型

根目录下执行以下代码

python tools/export.py  --config_path=./config.yaml

模型导出要注意的事项

• 请不要导出带softmax和argmax的模型，这两个算子存在bug，请在外部进行运算