联咏 npu推理框架
时间: 2025-02-13 10:17:12 浏览: 87
### 联咏 NPU 推理框架概述
联咏科技(Novatek)推出的NPU推理框架旨在简化神经网络模型在边缘设备上的部署过程。该框架支持多种常见的机器学习模型格式转换,优化后的模型可以在搭载联咏NPU的硬件平台上高效运行。
对于想要利用联咏NPU进行AI应用开发的技术人员来说,理解如何准备模型、配置环境以及编写相应的应用程序接口(API)至关重要。下面将详细介绍这些方面的内容[^1]。
### 准备工作
- **安装依赖库**:确保目标平台已正确安装Python解释器及相关科学计算包如NumPy等。
- **获取并设置SDK**:下载适用于特定芯片组版本的SDK压缩包,解压至指定目录,并按照官方文档指示调整环境变量以便访问必要的头文件和共享对象(.so)[^2]。
### 模型转换流程
假设原始训练好的模型是以TensorFlow Checkpoint(CKPT)形式保存,则需先将其转化为Protocol Buffer(PB),再进一步编译成适合于所选处理器架构的目标格式OM或其他专有二进制表示法:
```bash
# 将 CKPT 文件转为 PB 文件
python freeze_graph.py \
--input_checkpoint=path/to/model.ckpt \
--output_graph=frozen_model.pb
```
接着通过专用工具链完成最终一步转化:
```bash
atc --output=model_for_npu \
--soc_version=rk3588 # 或其他兼容型号
```
上述命令会生成可以直接加载到NPU中的优化版模型文件[^3]。
### 编写推理程序
基于前述准备工作完成后,可以着手构建实际的应用逻辑部分。这里给出一段简单的Python代码片段作为示范,展示怎样调用API来执行前向传播运算从而获得预测结果:
```python
from rknn.api import RKNN
if __name__ == '__main__':
# 创建RKNN实例
rknn = RKNN()
# 加载之前转换得到的模型
ret = rknn.load_rknn('./model_for_npu.rknn')
if ret != 0:
print('Load RKNN model failed!')
exit(ret)
# 设置输入张量维度及数据类型
img = cv2.imread(args.image, cv2.IMREAD_COLOR)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (width, height))
inputs = [img]
# 开始推断
outputs = rknn.inference(inputs=[inputs])
# 处理输出...
```
这段脚本展示了基本的操作序列——初始化引擎、导入预先处理过的图像帧、发起请求直至接收响应值为止[^4]。
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