【经验】使用瑞萨SoC R CAR V3H2 cnn工具链实现onnx模型转caffe模型的实操

时间： 2023-08-14 来源：世强

技术问答

R CAR V3H2 的cnn神经网络模块需要运行int16的定点模型，而onnx模型首先需要通过cnn工具链转成caffe模型，然后再转成端侧的可执行模型，本文使用瑞萨的cnn工具链实现onnx模型转caffe模型。

下载一个公版的resnet18-v1-7.onnx模型，我们通过瑞萨cnn工具链,在docker环境中来操作：

运行如下命令：

命令中指定了配置目录，onnx模型路径，以及输入配置文件，运行cnn_frontend的step1。

运行结束后出现了报错，这个报错没有关系，已经成功生成caffe模型以及网络文件：

可以看到转换后的模型名称为mxnet开头，这是工具链cnn_framwork工具在解析onnx模型时候获取到的，会写入prm.txt文件中：

prm.txt文件是caffe框架自带的：

默认是一个NETWORK_NAME的变量，需要通过工具解析后赋值

成功生成caffe模型和网络文件后，下一步可以做模型校准，以及模型的编译工作，最后就是上板推理。

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