ONNX转RKNN遇到问题

Question

我按照香橙派官方一模一样的代码与ubuntu版本执行相同的代码，就是报错，弄三天了，为啥了

Answer 1

该回答引用自Deepseek,由本人整理审核 若有帮助，望采纳。

从你提供的信息来看，你在将ONNX模型转换为RKNN模型时遇到了问题。具体来说，错误信息显示了一个“非法指令（核心已转储）”的错误，并且在Python代码中有一个语法错误。以下是一些可能的解决方案和步骤，帮助你解决这个问题。

1. 检查Python代码语法错误

你提供的代码片段中有一个明显的语法错误：

fromrknn.ap1inportRkNN

正确的代码应该是：

from rknn.api import RKNN

请确保你的代码中没有拼写错误或语法错误。

2. 检查RKNN Toolkit的安装

确保你已经正确安装了RKNN Toolkit。你可以通过以下命令检查是否安装成功：

pip show rknn-toolkit2

如果没有安装，可以使用以下命令安装：

pip install rknn-toolkit2

3. 检查ONNX模型

确保你的ONNX模型是有效的，并且没有损坏。你可以使用ONNX的Python库来检查模型：

import onnx

model = onnx.load("your_model.onnx")
onnx.checker.check_model(model)

如果模型有问题，可能需要重新导出或修复模型。

4. 检查优化级别

根据错误信息，RKNN Toolkit在转换过程中尝试将Resize操作转换为Deconvolution操作以加速推理。如果你不希望进行这种优化，可以在rknn.config文件中设置optimizationLevel=2。

你可以在代码中这样设置：

rknn.config(optimization_level=2)

5. 检查硬件和驱动

确保你的硬件（如香橙派）和驱动是最新的，并且与RKNN Toolkit兼容。你可以通过以下命令检查驱动版本：

cat /proc/version

如果有必要，更新你的系统和驱动。

6. 检查环境变量

确保你的环境变量设置正确，特别是与RKNN Toolkit相关的变量。你可以通过以下命令检查：

echo $LD_LIBRARY_PATH

确保路径中包含RKNN Toolkit的库路径。

7. 重新编译和转换

如果以上步骤都没有解决问题，尝试重新编译和转换模型。你可以使用以下命令重新编译：

python3 your_script.py

确保你的脚本中包含了所有必要的配置和参数。

8. 查看日志

如果问题仍然存在，查看详细的日志信息，可能会提供更多的线索。你可以在代码中启用日志记录：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

总结

通过以上步骤，你应该能够找到并解决ONNX转RKNN时遇到的问题。如果问题仍然存在，建议你查看RKNN Toolkit的官方文档或社区支持，获取更多帮助。

希望这些步骤能帮助你解决问题！如果还有其他问题，欢迎继续提问。