rknn调用pytorch模型（2）-转换为rknn模型并进行推理_rknn跑pytorch

通过rknn自带图形界面进行转化

python3 -m rknn.bin.visualization
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不进行量化
推理时rknn模型会对输入数据进行标准化，就是（x-mean value）/standard value这里就是让数据不进行变化
由于输入不是图形recorder channel 顺序 0 1 2，不改变顺序

产生了rknn文件，将其移动如下列文件

这里创建一个文件里面有两个文件，其中py文件为

from rknnlite.api import RKNNLite as RKNN
import numpy as np
model='linear_model.rknn'
input_test_data = np.array([15],dtype=np.float32)
rknn=RKNN()
ret=rknn.load_rknn(path=model)
print('--> Init runtime environment')
ret = rknn.init_runtime()
if ret != 0:
    print('Init runtime environment failed')
    exit(ret)
print('done')

output=rknn.inference(inputs=[input_test_data])
print(output)
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输出结果

完成了推理，与结果相似