RKNN-Toolkit2 安装与配置指南

RKNN-Toolkit2 安装与配置指南

rknn-toolkit2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rkn/rknn-toolkit2

1. 项目基础介绍

RKNN-Toolkit2 是一款面向 Rockchip 芯片的 AI 模型快速部署工具。它支持将训练好的模型转换为 RKNN 格式，并在 Rockchip 的 NPU 平台上进行推理和性能评估。该工具包为开发者提供了模型转换、推理以及性能评估所需的 SDK。

主要编程语言

• C
• C++
• Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• 模型转换：将常见的深度学习框架模型（如 ONNX）转换为 RKNN 格式。
• 推理引擎：在 Rockchip NPU 上运行转换后的模型，进行推理计算。
• 性能评估：对模型在 NPU 上的运行性能进行评估。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装 RKNN-Toolkit2 之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Ubuntu 18.04/20.04/22.04
• Python 版本：3.6/3.7/3.8/3.9/3.10/3.11
• 开发工具：git

确保您的系统已安装以上环境和工具。如果尚未安装，请按照系统的官方指南进行安装。

安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

打开终端，运行以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2.git

步骤 2：安装依赖

进入项目目录，安装所需的 Python 依赖：

cd rknn-toolkit2
pip install -r requirements.txt

步骤 3：构建项目

根据项目文档，你可能需要构建项目：

mkdir build
cd build
cmake ..
make

步骤 4：测试安装

安装完成后，你可以运行一些测试来验证安装是否成功。

# 示例命令，具体以项目提供的测试脚本为准
python test.py

如果测试通过，那么 RKNN-Toolkit2 就已经成功安装在你的系统上了。

请注意，以上步骤是一个通用的安装指南，具体的安装细节可能会根据项目的更新和依赖的变化而有所不同。在安装过程中遇到问题时，请参考项目的官方文档或寻求社区的帮助。

rknn-toolkit2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rkn/rknn-toolkit2