开发者日记 | 模型转换看得见：RDK X5新一代模型转换可视化工具链

熊旗

• 24年智能车竞赛地平线赛道国奖获得者
• 创客孵化营成员
• 嵌入式AI大胆玩家
• 目标是减少开发者烦恼

Part.1开发者日记

Showtime：RDK模型一站式开发工具功能展示

Part.2开发者日记故事的开始：一个念头引发的技术挑战

“ 之前在使用的RDK X3的时候，看到过前辈关于新一代量化转换工具链使用教程，这个工具真的非常的方便！能非常快速的完成X3上模型的量化，不过针对X5的工具仍在开发......"

于是熊旗大胆决定“让我来！”

他决定仿照前辈的X3可视化工具链来制作一个适配X5的可视化量化转换工具链。

“我的初步构想便是这个可视化工具链能够逐步适配地瓜机器人ModelZoo里的所有模型，实现一站式从模型的训练到模型的转换最后到部署，使之能够更加轻松便捷的服务新拿到RDK的同学们。”

Part.3开发者日记领域展开：魔法的使用方法

于是在经过一段时间的研发后，熊旗的工具链初版完成。目前，模型的训练和导出已全面支持YOLO系列，实现了从训练到转换的完整流程，能有效帮助开发者更直观地理解和优化模型。

Docker使用（推荐）

# step 1 拉取docker镜像（阿里云仓库）docker pull crpi-0uog49363mcubexr.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/skyxz/rdk_toolchain:v1.3# step 2 创建文件夹映射mkdir ~/datasetexport dataset_path=~/dataset# Run-Method-1 临时创建容器（自行修改--shm-size配置）docker run -it --rm --gpus all --shm-size=32g --ipc=host -e PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 -e CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 -p 5000:5000 -p 8080:8080 -v "$dataset_path":/data crpi-0uog49363mcubexr.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/skyxz/rdk_toolchain:v1.3# Run-Method-2 永久创建容器（自行修改--shm-size配置）docker run -it --rm --gpus all --shm-size={你的内存大小例如：32g} --ipc=host -e PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 -e CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 -p 5000:5000 -p 8080:8080 -v "$dataset_path":/data crpi-0uog49363mcubexr.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/skyxz/rdk_toolchain:v1.3 手动构建docker镜像

手动构建docker镜像

# step 1 ：从百度云下载源码（仓库中仅有前端后端实现）https://pan.baidu.com/s/1fz_DueWNr3uKDLO7KkNwZw?pwd=7jy3# step 2 解压并进入项目目录# step 3 构建dockerdocker build -t rdk_toolchain .# step 4 创建文件夹映射mkdir ~/datasetexport dataset_path=~/dataset# Run-Method-1 临时创建容器（自行修改--shm-size配置）docker run -it --rm --gpus all --shm-size=32g --ipc=host -e PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 -e CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 -p 5000:5000 -p 8080:8080 -v "$dataset_path":/data crpi-0uog49363mcubexr.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/skyxz/rdk_toolchain:v1.3# Run-Method-2 永久创建容器（自行修改--shm-size配置）docker run -it --rm --gpus all --shm-size={你的内存大小例如：32g} --ipc=host -e PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 -e CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 -p 5000:5000 -p 8080:8080 -v "$dataset_path":/data crpi-0uog49363mcubexr.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/skyxz/rdk_toolchain:v1.3

直接下载源码使用

# step 1 ：从百度云下载源码（仓库中仅有前端后端实现）https://pan.baidu.com/s/1fz_DueWNr3uKDLO7KkNwZw?pwd=7jy3# step 2 : 安装依赖pip3 install -r requirements_docker.txt# step 3 ：运行脚本即可bash start_services.sh

尽管其他模型如 ResNet、FCOS 仍在支持计划中，但由于模型量化和转换部分的高自由度，目前已能够覆盖绝大多数模型的转换需求。

Part.4开发者日记Dev前必看：避坑指南 Loading...

当前页面的任务正在进行的时候请不要切换至其他页面！切至其他页面后再切回本页面无法恢复原先内容！也无法结束进行中的进程了！

当停止某项操作时（如停止训练）有时停止按钮可能会卡住无反应，这不是卡死了！这是后台正在尝试杀死进程中，几秒后再次点击停止即可退出！

当遇到无法结束进程或是在任务进行中切换至其他页面时请停止Docker以结束后台正在运行中的进程！

部分日志输出为红色不一定是报错！进程是否因为报错结束请以训练状态标志为准！

除了模型导出的onnx会放在原pt模型路径下之外，其他所有运行的结果将保存在/app/logs下

版本进化论：可持续发展ing

已支持所有模型的量化转换操作

已完成ModelZoo中YOLO全系列的训练与导出实现

TODO V2.0

即将支持ResNet系列模型、FCOS等模型

即将实现PC端转换后模型推理检查

推文有没有让你意犹未尽？还有哪些没讲到的部分让你挠头？别急！熊旗已经准备好了——

RDK可视化工具还有哪些隐藏玩法？ 开发过程中遇到的坑，怎么优雅避开？ 关于模型适配、优化、扩展性……

你问，熊旗答！

一个人敲代码是孤独的，但一群人一起敲，就变成了一场狂欢——

3月4日晚上7：00，在深夜一个人debug前，不妨预约地瓜机器人视频号和Bilibili，和熊旗一起把代码聊出花