欢迎学习RKNN系列相关文章，从模型转换、精度分析，评估到部署，推荐好资源：
一、Ubuntu系统上安装rknn-toolkit
二、使用rknn-toolkit将Pytorch模型转为RKNN模型
三、RKNN模型的评估和推理测试
四、RKNN模型量化精度分析及混合量化提高精度
五、RKNN模型性能评估和内存评估
六、rknn-toolkit-lite2部署RKNN模型到开发板上（python版）
七、RKNN C API开发板上落地部署RKNN模型
八、RKNN零拷贝API开发板落地部署RKNN模型
模型格式
非RKNN模型需要先转换成RKNN模型才能在RKNN推理框架中进行推理。RKNN模型格式是一种专为RKNN推理框架设计的模型格式，可以有效提高推理效率。目前，RKNN支持的模型格式包括：
Caffe
Tensorflow
Onnx
Pytorch
Mxnet
MindSpore
非RKNN模型在转换成RKNN模型时，可以选择量化或浮点两种精度模式。量化模式可以有效降低模型的存储空间和计算资源消耗，但可能会降低模型的推理精度。浮点模式可以获得更高的推理精度，但需要更大的存储空间和计算资源消耗。
非RKNN模型在转换成RKNN模型时，可以对模型进行优化，以提高推理性能。RKNN提供了多种优化选项，包括：
算子融合
内存优化
并行计算
非RKNN模型在转换成RKNN模型后，可以部署到各种硬件平台上进行推理，包括：
CPU
GPU
NPU
注：非RKNN模型经过转换得到的RKNN模型可以在模拟器上推理，也可以在开发板上推理；而直接加载的RKNN模型不能再模拟器上推理，只能在开发板上推理。
以上区别总结起来，可以用下面表格表示：
本教程配套的源码包获取方法为文章末扫码到公众号中回复关键字：RKNN评估与推理。获取下载链接。
源码包下载解压后的样子如下：
加载非RKNN模型推理的流程图如下所示：
需要修改的地方如下：
代码对应源码包中的inference_pytorch.py，具体代码见下：
运行脚步后输出的结果：
打开imagnet1000标签.txt文件查找812，预测结果正确，如下：
加载RKNN模型进行模型推理的流程图如下：
需要修改的地方如下：
代码对应于源码包中的inference_rknn.py脚本，具体代码如下：
以上就是RKNN模型的评估和推理测试详细过程，希望能帮到你！
总结不易，多多支持，谢谢！
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