问题：rknn Unkown op target常见解决方法有哪些？

Question

在使用 RKNN Toolkit 进行模型转换时，经常会遇到 **“Unknown op target”** 错误，这通常表示模型中包含 RKNN 不支持的算子（Operator）。常见解决方法包括： 1. **检查模型结构**：确认模型中是否包含 RKNN 当前版本不支持的算子，如某些自定义算子或较新的 ONNX 算子。 2. **使用 RKNN 支持的算子替代**：尝试将不支持的算子替换为 RKNN 支持的等效操作或组合。 3. **升级 RKNN Toolkit**：新版本可能已支持更多算子，建议升级至最新版本。 4. **自定义算子实现**：对于关键且无法替换的算子，可通过 RKNN 提供的接口实现自定义算子。 5. **模型简化或优化**：借助 ONNX Simplifier 或其他工具简化模型结构，去除冗余或不支持的操作。 掌握这些方法可显著提升 RKNN 模型转换成功率。

Answer 1

解决 RKNN Toolkit 模型转换中“Unknown op target”错误的深度解析

在使用 Rockchip 的 RKNN Toolkit 进行模型转换时，开发者常常会遇到 “Unknown op target” 错误。该错误通常意味着模型中包含 RKNN 当前版本不支持的算子（Operator）。本文将从多个角度出发，深入分析该问题的成因，并提供系统性的解决方案。

1. 问题定位：识别不支持的算子

首先需要明确的是，RKNN Toolkit 对 ONNX 算子的支持是有限的，尤其是一些较新的或非标准算子。常见不支持的算子包括：

• ONNX v12+ 中新增的某些算子（如 Resize、ScatterND）
• TensorFlow/PyTorch 中的自定义算子
• 动态控制流操作（如条件分支、循环结构）

解决此类问题的第一步是使用工具查看模型中具体包含哪些算子。可以使用如下命令查看 ONNX 模型的结构：

python -m onnxruntime.tools.symbolic_shape_infer --input model.onnx --output model_sym.onnx

2. 方法一：检查模型结构与依赖

通过可视化工具（如 Netron）可以清晰地查看模型的结构图。Netron 支持 ONNX、TensorFlow、PyTorch 等格式，能够帮助识别模型中是否包含 RKNN 不支持的算子。

例如，一个典型的模型结构图如下：

graph TD
    A[Input] --> B[Conv]
    B --> C[Relu]
    C --> D[UnknownOp]
    D --> E[Output]
    

在该图中，UnknownOp 是一个不被支持的算子，需要进一步处理。

3. 方法二：使用 RKNN 支持的算子替代

在某些情况下，可以通过重构模型逻辑，将不支持的算子替换为 RKNN 支持的等效操作组合。例如：

不支持的算子	替代方案
Resize	使用 Upsample + Interp 组合实现
Gather	使用 Slice + Concat 实现
ScatterND	使用多个 Gather + Scatter 操作组合

在 PyTorch 或 ONNX 层面修改模型结构后，重新导出模型，并进行转换测试。

4. 方法三：升级 RKNN Toolkit

RKNN Toolkit 的更新频率较高，新版本通常会增加对更多算子的支持。建议开发者定期查看 Rockchip 官方文档和 GitHub 仓库，获取最新的支持列表。

升级命令示例：

pip install --upgrade rknn-toolkit2

升级后，再次运行模型转换流程，确认是否仍存在“Unknown op target”错误。

5. 方法四：实现自定义算子

对于某些关键算子（如特定业务逻辑中必须使用的自定义算子），可以通过 RKNN 提供的接口实现自定义算子。该方法较为复杂，涉及以下步骤：

1. 编写自定义算子的 C/C++ 实现
2. 编译生成 .so 动态库
3. 在 RKNN 模型加载时注册该算子

示例代码片段如下：

rknn_custom_op_register(ctx, "custom_op_name", custom_op_func);

需要注意的是，自定义算子的性能和稳定性需经过严格测试，且在不同硬件平台上的兼容性也可能存在问题。

6. 方法五：模型简化与优化

使用 onnx-simplifier 工具对模型进行简化，去除冗余算子和不必要的结构，是提升 RKNN 转换成功率的有效手段。

安装与使用示例：

pip install onnx-simplifier
python -m onnxsim input.onnx output.onnx

简化后的模型结构更清晰，有助于减少 RKNN 不支持的算子数量。