yolov8的pt模型转rknn
时间: 2025-02-08 22:15:50 浏览: 93
### 将 YOLOv8 PyTorch PT 模型转换为 RKNN 格式的步骤
#### 准备工作环境
为了顺利进行模型转换,需先准备好必要的开发环境。确保安装了 Python 和相关依赖库,以及配置好用于编译和优化模型的工具链。
#### 转换为 ONNX 格式
首先需要将原始的 `.pt` 文件导出为中间表示形式——ONNX 模型文件。这一步骤可以通过调用 `export.py` 实现,在命令行输入如下指令完成操作:
```bash
python export.py --weights yolov8-pose.pt --include onnx
```
此命令会读取指定路径下的预训练权重文件并将其保存为目标格式[^2]。
#### 安装 RKNN 工具包
接着要获取 Rockchip 提供的支持 RK3588 平台上的神经网络推理加速 SDK 及其配套工具。通常可以从官方 GitHub 仓库下载最新版本,并按照说明文档中的指导来设置环境变量等必要事项[^4]。
#### 使用 RKNN Toolkit 进行最终转换
当上述准备工作完成后,可以利用 RKNN Toolkit 来处理之前得到的 ONNX 文件。具体做法是在终端执行以下脚本片段:
```bash
cd path/to/rknn-toolkit/examples/onnx/yolov5/
python convert_to_rknn.py --model_file ./yolov8-pose.onnx --output_name yolov8_pose.rknn
```
这段代码将会把给定名称的 ONNX 模型转化为适用于目标硬件平台的 RKNN 版本。
通过以上几个环节的操作即可实现从 YOLOv8 的 PyTorch 训练成果到可以在嵌入式设备上高效运行的形式转变过程[^3]。
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