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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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* 第一次提交 * 补充一处漏翻译 * deleted: docs/en/quantize.md * Update one translation * Update en version * Update one translation in code * Standardize one writing * Standardize one writing * Update some en version * Fix a grammer problem * Update en version for api/vision result * Merge branch 'develop' of https://github.com/charl-u/FastDeploy into develop * Checkout the link in README in vision_results/ to the en documents * Modify a title * Add link to serving/docs/ * Finish translation of demo.md
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[English](../../../en/faq/rknpu2/export.md) | 中文
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# 导出模型指南
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## 简介
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Fastdeploy已经简单的集成了onnx->rknn的转换过程。本教程使用tools/export.py文件导出模型，在导出之前需要编写yaml配置文件。
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在进行转换前请根据[rknn_toolkit2安装文档](./install_rknn_toolkit2.md)检查环境是否已经安装成功。
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## export.py 配置参数介绍
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| 参数名称 | 是否可以为空 | 参数作用 |
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| verbose | 是，默认值为True | 是否在屏幕上输出转换模型时的具体信息 |
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| config_path | 否 | 配置文件路径 |
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## config 配置文件介绍
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### config yaml文件模版
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```yaml
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model_path: ./portrait_pp_humansegv2_lite_256x144_pretrained.onnx
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output_folder: ./
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target_platform: RK3588
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normalize:
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mean: [[0.5,0.5,0.5]]
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std: [[0.5,0.5,0.5]]
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outputs: None
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```
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### config 配置参数介绍
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* model_path: 模型储存路径
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* output_folder: 模型储存文件夹名字
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* target_platform: 模型跑在哪一个设备上，只能为RK3588或RK3568
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* normalize: 配置在NPU上的normalize操作，有std和mean两个参数
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* std: 如果在外部做normalize操作，请配置为[1/255,1/255,1/255]
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* mean: 如果在外部做normalize操作，请配置为[0,0,0]
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* outputs: 输出节点列表，如果使用默认输出节点，请配置为None
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## 如何转换模型
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根目录下执行以下代码
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```bash
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python tools/export.py --config_path=./config.yaml
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```
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## 模型导出要注意的事项
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* 请不要导出带softmax和argmax的模型，这两个算子存在bug，请在外部进行运算
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