瑞芯微部署yolov8

### 部署YOLOv8模型至瑞芯微处理器 #### 环境准备 为了在瑞芯微处理器上部署YOLOv8模型，需准备好相应的硬件和软件环境。具体来说，在Windows PC上进行YOLOv8模型训练；在Ubuntu PC上利用RKNN Toolkit 2工具将YOLOv8模型转换为ONNX格式再进一步转化为RKNN格式；最终在RK3588开发板上实现模型的加载与推理操作[^1]。 #### 安装RKNN-Toolkit2 确保已正确安装RKNN-Toolkit2工具包，并验证其可用性。这一步骤可以通过创建Python虚拟环境并在其中执行`from rknn.api import RKNN`命令来确认安装无误[^4]。 #### 转换模型 使用RKNN Toolkit 2中的API接口，可以方便地把预训练好的YOLOv8 PyTorch模型导出为中间表示形式（如ONNX），然后再将其转变为适用于瑞芯微NPU加速器运行的专有格式——RKNN文件。此过程涉及到设置输入节点名称、输出节点名称以及其他必要的参数调整以适应特定的应用场景需求。 ```python import torch.onnx from onnxsim import simplify from rknn.api import RKNN # 假设model是已经加载完毕的PyTorch YOLOv8实例 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov8.onnx", opset_version=11) onnx_model = onnx.load("yolov8.onnx") model_simp, check = simplify(onnx_model) assert check, "Simplified ONNX model could not be validated" onnx.save(model_simp, 'yolov8-sim.onnx') rknn = RKNN() ret = rknn.load_onnx(model='yolov8-sim.onnx') if ret != 0: print('Load ONNX failed!') exit(ret) ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt') if ret != 0: print('Build RKNN failed!') exit(ret) ret = rknn.export_rknn('./yolov8.rknn') if ret != 0: print('Export RKNN failed!') exit(ret) ``` #### 编写C API调用代码 对于RK3588这样的嵌入式平台而言，通常采用C语言编写应用程序并与底层硬件交互。因此，需要根据官方文档指导编写一段简单的C程序来初始化NPU资源、加载RKNN模型数据并发起推理请求。注意这里只给出框架性的说明而不涉及具体的业务逻辑实现细节。 ```c #include <stdio.h> #include "rknn_api.h" int main() { const char* model_path = "./yolov8.rknn"; // 初始化RKNN句柄 rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path); if (ret < 0) { printf("Failed to init rknn context.\n"); return -1; } // 准备输入张量... float input_data[] = { /* ... */ }; // 设置输入属性... struct rknn_tensor_attr input_attrs[1]; memset(input_attrs, 0, sizeof(struct rknn_tensor_attr)); input_attrs[0].index = 0; // 执行前向传播计算... void *inputs[1] = {(void*)input_data}; ret = rknn_run(ctx, inputs); // 获取输出结果... // 清理工作... rknn_destroy(ctx); return 0; } ```