iTOP-RK3588開(kāi)發(fā)板使用 tensorflow框架
發(fā)布人：紅李亞
時(shí)間：2023-10-08
來(lái)源：工程師
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TensorFlow 是一個(gè)軟件庫(kù)或框架，由 Google 團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)，以最簡(jiǎn)單的方式實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)概念。它結(jié)合了優(yōu)化技術(shù)的計(jì)算代數(shù)，便于計(jì)算許多數(shù)學(xué)表達(dá)式。TensorFlow 有以下
重要功能 - 它包含一個(gè)叫做張量概念，用來(lái)創(chuàng)建多維數(shù)組，優(yōu)化和計(jì)算數(shù)學(xué)表達(dá)式。它包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的編程支持。它包括具有各種數(shù)據(jù)集的高可擴(kuò)展計(jì)算功能。TensorFlow 使用 GPU 計(jì)算，自動(dòng)化管理。它還包括優(yōu)化相同內(nèi)存和使用數(shù)據(jù)的獨(dú)特功能。
1 首先選擇 tensorflow 作為我們測(cè)試的框架，進(jìn)入 tensorflow/ssd_mobilenet_v1/目錄下，如下圖所示：
cd examples/tensorflow/ssd_mobilenet_v1/
2 打開(kāi) test.py,確認(rèn)使用板載 npu 推理識(shí)別圖片
vi test.py
修改 test.py 文件，我們修改對(duì)應(yīng)的平臺(tái)為 rk3588，修改如下所示，“-”代表需要?jiǎng)h除的內(nèi)容，“+” 代表需要新增的內(nèi)容。
if __name__ == '__main__':
# Create RKNN object - rknn = RKNN(verbose=True)
+ rknn = RKNN()
# Pre-process config
print('--> Config model')
- rknn.config(mean_values=[127.5, 127.5, 127.5], std_values=[127.5, 127.5, 127.5])
+ rknn.config(mean_values=[127.5, 127.5, 127.5], std_values=[127.5, 127.5, 127.5], target_platform='rk3588')
print('done')
# Load model
@@ -62,7 +62,7 @@ if __name__ == '__main__':
# Init runtime environment
print('--> Init runtime environment')
- ret = rknn.init_runtime()
+ ret = rknn.init_runtime(target='rk3588')
if ret != 0:
print('Init runtime environment failed!')
exit(ret)
修改完，保存文件并退出。
3 進(jìn)入到 examples/tensorflow/ssd_mobilenet_v1/文件夾，輸入以下命令，執(zhí)行模型轉(zhuǎn)換和推理模型的 test.py 腳本。
python3 test.py
4 運(yùn)行之后，我們可以得知推理圖片識(shí)別后的結(jié)果，如下圖所示：
5 如上圖所示，Score 反映的是得分，得分越高說(shuō)明和被認(rèn)為的標(biāo)簽相似度越高，圓括號(hào)則是對(duì)應(yīng)識(shí)別出的物體的坐標(biāo)。命令行中出現(xiàn)了八行被識(shí)別物體的坐標(biāo)和置信度，和 out.jpg 可以對(duì)應(yīng)。out.jpg 如下圖所示：
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