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3. RKNN-Toolkit2使用：模型配置、量化与导出

共计 30 章节
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01
课程导入
RKNN-Toolkit2的定位 · 功能总览 · 在NPU开发流程中的作用
课程导入RKNN-Toolkit…
02
环境准备
RKNN-Toolkit2的安装步骤 · 依赖项 · Python环境配置
环境准备RKNN-Toolkit…
03
RKNN-Toolkit2核心概念
模型转换 · 量化 · 推理
RKNN-Toolkit…核心概念
04
支持的模型格式
TensorFlow · PyTorch · ONNX
支持的模型格式TensorFlow
05
模型配置基础
RKNN.config()的常用参数 · 如目标平台 · 量化策略
模型配置基础RKNN.config
06
模型加载与预处理
使用rknn.load_onnx() · rknn.load_tensorfl… · 输入数据的预处理（归一化
模型加载预处理
07
模型转换流程
从加载模型到rknn.build()… · 包括模型优化 · 算子映射
模型转换流程rknn.build
08
量化原理入门
神经网络量化的基本概念（定点与浮点 · 动态范围 · 量化误差）
量化原理入门神经网络量化的基…
09
量化方法详解
非量化（fp16） · 动态量化 · 静态量化（int8/int16）的区…
量化方法详解fp16
10
量化数据集准备
如何准备用于量化的校准数据集 · 包括数据数量 · 多样性
量化数据集准备如何准备用于量化…
11
量化配置实战
在RKNN.config()中设置量… · 如quantized_dtype · quantized_algorith…
量化配置实战RKNN.config
12
模型导出
使用rknn.export_rknn… · 以及导出时的参数设置和文件验证
模型导出rknn.export
13
模型推理验证
使用rknn.init_runtim… · 并对比输出结果
模型推理验证rknn.init
14
精度评估与调优
如何评估量化后模型的精度损失 · 使用测试集计算mAP/accurac… · 以及常用的调优策略（混合量化
精度评估调优
15
混合量化实战
针对敏感层使用更高精度（如fp16）… · 通过rknn.config()或AP…
混合量化实战fp16
16
算子支持与映射
RKNN-Toolkit2支持的算子… · 不支持的算子如何处理（算子替换 · 自定义算子
算子支持映射
17
模型优化选项
开启优化（optimization_… · 图优化 · 算子融合等对模型性能和精度的影响
模型优化选项optimization
18
多平台适配
针对不同RKNN芯片（RK3566/… · 以及如何指定target_platf…
多平台适配RKNN
19
批处理与动态形状
RKNN模型是否支持动态输入形状 · 如何配置batch size · 以及相关限制
批处理动态形状
20
错误处理与调试
常见错误码 · 日志分析 · 调试技巧
错误处理调试
21
案例实战一
将ONNX分类模型（如ResNet5… · 完成量化 · 导出和推理验证
案例实战一ONNX
22
案例实战二
将PyTorch检测模型（如YOLO… · 处理自定义预处理和后处理
案例实战二PyTorch
23
案例实战三
将TensorFlow分割模型（如D… · 处理多输出和量化校准
案例实战三TensorFlow
24
性能优化
模型推理速度优化技巧 · 包括输入尺寸调整 · 量化精度选择
性能优化模型推理速度优化…
25
与RKNN Runtime集成
在开发板上使用RKNN Runtim… · 与Toolkit2的交互流程
RKNNRuntime
26
模型加密与保护
RKNN模型的加密方法（如rknn.… · 以及安全注意事项
模型加密保护
27
版本兼容性
RKNN-Toolkit2与RKNN… · NPU驱动之间的版本匹配关系 · 以及升级注意事项
版本兼容性RKNN-Toolkit…
28
常见问题汇总
模型转换失败 · 量化精度下降 · 推理结果错误等高频问题的原因与解决方…
常见问题汇总模型转换失败
29
综合实战项目
从零开始将一个自定义训练模型完整转换… · 包括数据准备 · 量化
综合实战项目从零开始将一个自…
30
课程总结与进阶方向
回顾核心知识点 · 介绍RKNN-Toolkit2的高级… · 蒸馏）和后续学习资源
课程总结进阶方向