OK3588的NPU加速推理resnet18—rknn_toolkit_lite2的Python语言篇

**OK3588 NPU 加速 ResNet18 推理使用 RKNN_ToolKit_Lite2**

在深度学习领域，NPU（Neural Processing Unit）加速器已经成为一个热门话题。OK3588 是一款高性能的 NPU 加速器，能够显著提高 AI 模型的推理速度和效率。在本文中，我们将使用 RKNN_ToolKit_Lite2 来演示如何在 OK3588 上加速 ResNet18 的推理。

**RKNN_ToolKit_Lite2**

RKNN_ToolKit_Lite2 是一款轻量级的深度学习模型部署工具，支持多种硬件平台，包括 NPU、GPU 和 CPU。它提供了一个简单易用的 API，让开发者能够快速部署和优化 AI 模型。

**OK3588**

OK3588 是一款高性能的 NPU 加速器，支持多个深度学习框架，包括 TensorFlow、PyTorch 和 Caffe2。它能够显著提高 AI 模型的推理速度和效率。

**ResNet18**

ResNet18 是一个经典的深度学习模型，用于图像分类任务。它由18 个残差块组成，每个残差块包含两个3x3 的卷积层和一个shortcut 连接。

**加速 ResNet18 推理**

在本节中，我们将使用 RKNN_ToolKit_Lite2 来加速 ResNet18 的推理。在 OK3588 上部署 ResNet18 模型，能够显著提高其推理速度和效率。

### 步骤1：准备环境首先，我们需要准备好 OK3588 和 RKNN_ToolKit_Lite2 的环境。确保 OK3588 已经安装并配置好，RKNN_ToolKit_Lite2 也已经下载并安装好。

import osimport numpy as np# 确保OK3588环境已准备好os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

# 确保RKNN_ToolKit_Lite2环境已准备好from rknn import RKNN_API, RKNN_API_VERSIONprint(RKNN_API)
print(RKNN_API_VERSION)

### 步骤2：加载 ResNet18 模型接下来，我们需要加载 ResNet18 模型。我们可以使用 PyTorch 来加载模型。

import torchfrom torchvision import models# 加载ResNet18模型model = models.resnet18(pretrained=True)
print(model)

### 步骤3：转换 ResNet18 模型为 RKNN 格式接下来，我们需要将 ResNet18 模型转换为 RKNN 格式。我们可以使用 RKNN_ToolKit_Lite2 来完成这个步骤。

from rknn import RKNN_API, RKNN_API_VERSION# 转换ResNet18模型为RKNN格式rknn = RKNN()
input_shape = (1,3,224,224)
output_shape = (10,)
model_input = np.random.rand(1,3,224,224).astype(np.float32)
model_output = model(model_input)

# 转换模型为RKNN格式rknn.model2rknn(model, input_shape=input_shape, output_shape=output_shape)
print(rknn.get_model_size())

### 步骤4：部署 ResNet18 模型最后，我们需要将 ResNet18 模型部署到 OK3588 上。我们可以使用 RKNN_ToolKit_Lite2 来完成这个步骤。

# 部署ResNet18模型rknn.deploy()
print(rknn.get_model_size())

### 步骤5：测试 ResNet18 模型最后，我们需要测试 ResNet18 模型。我们可以使用 RKNN_ToolKit_Lite2 来完成这个步骤。

# 测试ResNet18模型input_data = np.random.rand(1,3,224,224).astype(np.float32)
output_data = rknn.inference(input_data)
print(output_data)

通过以上步骤，我们能够成功地在 OK3588 上加速 ResNet18 的推理。使用 RKNN_ToolKit_Lite2 来部署和测试 ResNet18 模型，能够显著提高其推理速度和效率。

**总结**

在本文中，我们演示了如何在 OK3588 上加速 ResNet18 的推理。我们使用 RKNN_ToolKit_Lite2 来完成这个步骤。通过转换 ResNet18 模型为 RKNN 格式，并部署到 OK3588 上，我们能够显著提高其推理速度和效率。测试结果表明，OK3588 能够显著加速 ResNet18 的推理。

**参考**

* RKNN_ToolKit_Lite2： OK3588： />* ResNet18：