**1 TensorFlow Lite 是 TensorFlow 移动和嵌入式设备轻量级解决方案。它使设备机器学习具有低延迟和更小的二进制体积。TensorFlow Lite 同时支持 Android 神经网络 API 的硬件加速。

TensorFlow Lite 使用多项技术降低延迟，例如移动 app 内核优化、pre-fused 激活、允许更快更小（定点）模型的量化内核。

2 现在选择 tflite 作为我们的人工智能框架。输入以下命令：

cd examples/tflite

3 MobileNet 是基于深度级可分离卷积构建的网络，其实这种结构最早是出现在 GoogleNet v3的 inception 中，它是将标准卷积拆分为了两个操作：深度卷积(depthwise convolution) 和逐点

卷积(pointwise convolution)，Depthwise convolution 和标准卷积不同，对于标准卷积其卷积核是用在所有的输入通道上（input channels），而 depthwise convolution 针对每个输入通道采用不同的卷积核，就是说一个卷积核对应一个输入通道，所以说 depthwise convolution 是 depth级别的操作。我们选择 mobilenet_v1 做进一步的测试，输入以下命令：

cd mobilenet_v1

4 打开 test.py,确认使用板载 npu 推理识别图片

vi test.py

修改 test.py 文件，我们修改对应的平台为 rk3588，修改如下所示，“-”代表需要删除的内容，“+” 代表需要新增的内容。

if name == 'main':

Create RKNN object - rknn = RKNN(verbose=True)

• rknn = RKNN()

Pre-process config

print('--> Config model')

• rknn.config(mean_values=[128, 128, 128], std_values=[128, 128, 128])

• rknn.config(mean_values=[128, 128, 128], std_values=[128, 128, 128], target_platform='rk3588')

print('done')

Load model

[url=home.php?mod=space&uid=1999721]@@[/url] -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。

5 进入到 examples/tflite/mobilenet_v1 文件夹，输入以下命令，执行模型转换和推理模型的test.py 脚本。

python3 test.py

6 运行结果如下图所示。TOP5 记录了推理结果，其中概率最高也就是 0.935，对应第 156 个标签的物体

更多文档可以查看

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