iTOP-RK3588開發板使用 tensorflow框架
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TensorFlow 是一個軟件庫或框架，由 Google 團隊設計，以最簡單的方式實現機器學習和深度學習概念。它結合了優化技術的計算代數，便于計算許多數學表達式。TensorFlow 有以下
重要功能 - 它包含一個叫做張量概念，用來創建多維數組，優化和計算數學表達式。它包括深度神經網絡和機器學習技術的編程支持。它包括具有各種數據集的高可擴展計算功能。TensorFlow 使用 GPU 計算，自動化管理。它還包括優化相同內存和使用數據的獨特功能。
1 首先選擇 tensorflow 作為我們測試的框架，進入 tensorflow/ssd_mobilenet_v1/目錄下，如下圖所示：
cd examples/tensorflow/ssd_mobilenet_v1/
2 打開 test.py,確認使用板載 npu 推理識別圖片
vi test.py
修改 test.py 文件，我們修改對應的平臺為 rk3588，修改如下所示，“-”代表需要刪除的內容，“+” 代表需要新增的內容。
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 進入到 examples/tensorflow/ssd_mobilenet_v1/文件夾，輸入以下命令，執行模型轉換和推理模型的 test.py 腳本。
python3 test.py
4 運行之后，我們可以得知推理圖片識別后的結果，如下圖所示：
5 如上圖所示，Score 反映的是得分，得分越高說明和被認為的標簽相似度越高，圓括號則是對應識別出的物體的坐標。命令行中出現了八行被識別物體的坐標和置信度，和 out.jpg 可以對應。out.jpg 如下圖所示：
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