/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo_v5/convert_rknn_demo/yolov5

这个错误提示表明链接器(ld)无法识别文件格式，将其误认为是一个链接器脚本。可能的原因是链接器期望的库文件格式与实际提供的不一致，或者库文件本身存在问题。 建议你检查以下几点来解决这个问题： 1. 确保目标平台的交叉编译工具链和库文件正确安装并配置。 2. 检查库文件(librockchip_mpp.so)是否存在或完整。 3. 检查库文件(librockchip_mpp.so)是否与目标平台的架构兼容。 4. 如果库文件是自定义编译的，可以尝试重新编译库文件，确保正确的编译选项和目标平台设置。 通过排除这些可能性，你应该能够解决链接错误并成功编译你的项目。

<think>好的，我现在需要解决用户在使用rknn-toolkit21.6.0版本时遇到的TypeError问题。错误信息显示RKNN.load_onnx()方法接收了一个未预期的关键字参数'input_names'。这说明在当前的rknn-toolkit2版本中，load_onnx方法的参数可能发生了变化，不再支持input_names参数。首先，我需要确认rknn-toolkit21.6.0版本的API文档，查看load_onnx方法的具体参数列表。根据用户提供的错误信息，确实在调用load_onnx时传入了input_names，而该版本可能已经移除了这个参数。因此，需要调整代码，去掉input_names和output_names参数，或者找到替代的方法。接下来，我需要检查用户提供的代码。用户之前的代码中在load_onnx时传入了input_names和output_names，但根据错误提示，这些参数在新版本中不再被接受。因此，正确的做法是移除这两个参数，或者查看是否有其他方式指定输入输出名称，比如在模型加载时自动获取，或者在配置阶段设置。另外，用户可能在转换ONNX模型时，导出模型时没有正确设置输入输出的名称，导致在rknn转换时需要显式指定。如果rknn-toolkit2现在自动从ONNX模型中读取输入输出节点名称，那么移除这些参数即可解决问题。否则，可能需要通过其他方式指定，比如在导出ONNX模型时确保输入输出节点的名称正确，或者在转换时使用不同的参数名称。 此外，还需要检查是否有其他参数在最新版本中被弃用或更改，例如是否还有其他方法需要调整，比如config或build阶段的参数。例如，之前的版本可能使用pre_compile参数，而新版本可能不再需要，或者参数名称有所变化。最后，确保代码的其他部分与1.6.0版本兼容，例如初始化RKNN对象时的参数，以及导出模型时的步骤。测试修改后的代码，确认不再出现TypeError，并且模型能够成功转换。</think>根据错误提示，rknn-toolkit2 1.6.0版本的`load_onnx`接口参数已发生变化。以下是修正后的正确实现： ```python from rknn.api import RKNN import numpy as np import os def convert_to_rknn(): # 创建RKNN对象（1.6.0版本） rknn = RKNN(verbose=True) # 模型配置（适配RK3588） print('--> Config model') rknn.config( mean_values=[[0.1307*255]], # 输入标准化参数 std_values=[[0.3081*255]], target_platform='rk3588', quantized_dtype='asymmetric_quantized-8' ) print('Config done') # 加载ONNX模型（修正参数） print('--> Loading model') ret = rknn.load_onnx( model='./model_Mnist.onnx' # 新版已移除input_names/output_names参数 ) if ret != 0: raise RuntimeError(f"Load ONNX failed! Error code: {ret}") print('Load done') # 构建模型流程 print('--> Building model') ret = rknn.build(do_quantization=False) if ret != 0: raise RuntimeError(f"Build failed! Error code: {ret}") print('Build done') # 导出RKNN模型 print('--> Export rknn model') ret = rknn.export_rknn('./model_Mnist.rknn') if ret != 0: raise RuntimeError(f"Export failed! Error code: {ret}") print('Export done') rknn.release() if __name__ == '__main__': if not os.path.exists('./model_Mnist.onnx'): raise FileNotFoundError("ONNX model not found!") convert_to_rknn() ``` **问题分析及修正说明：** 1. **接口参数变更**： - 新版`load_onnx()`移除了`input_names`和`output_names`参数 - 输入输出节点名称现在自动从ONNX模型获取 - 需确保ONNX模型导出时已正确设置输入输出名称 2. **验证输入输出名称方法**： ```python import onnx model = onnx.load('./model_Mnist.onnx') inputs = [node.name for node in model.graph.input] outputs = [node.name for node in model.graph.output] print(f"Input names: {inputs}\nOutput names: {outputs}") ``` 3. **兼容性处理建议**： ```python # 如果必须指定输入输出名称，使用新版推荐方式 rknn.config( ... model_input=['input'], # 替代原load_onnx的input_names model_output=['output'] ) ```