RKNN部署记录-2(RKNN python API安装,使用

本文介绍了如何在Linux系统中使用rknn-toolkit进行模型部署,包括查询磁盘容量、NPU驱动版本,安装必要的库,以及在Python脚本中运行板端推理。遇到的invalidrknnmodelversion错误被解释为缺少库文件,并提供了解决方法。

查看Linux磁盘容量:

df -h

 查询NPU驱动版本:

 dmesg | grep -i rknpu 
# 或
 cat /sys/kernel/debug/rknpu/version 
# 或
 cat /sys/kernel/debug/rknpu/driver_version 
# 或
 cat /proc/debug/rknpu/driver_version

查询python版本并退出

python3

exit()

安装pip,numpy,ruamel.yaml,psutils

sudo apt-get update

apt-get install python3-pip

sudo apt-get install -y python3-numpy

sudo apt-get install ruamel.yaml

sudo apt-get install psutils

查询对应版本rknn lite 2库

GitHub - rockchip-linux/rknn-toolkit2

安装rknn-toolkit lite 2

# Python 3.10
 pip3 install rknn_toolkit_lite2-x.y.z-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

(我使用的:rknn_toolkit_lite2-2.0.0b0-
<think>好的,我现在需要解决用户在安装rknn-toolkit-lite2之后如何正确通过from语句导入rknn模块的问题。首先,我得回忆一下之前用户提到的安装步骤和相关引用内容。 根据引用[1],安装rknn-toolkit时需要使用特定的whl文件,比如rknn_toolkit-1.3.0的版本。而引用[2]提到,rknn-toolkit-lite2是用于在嵌入式设备上部署模型的Python接口。所以,用户可能是在开发板上安装了这个lite版本,但导入时遇到问题。 首先,用户可能没有正确安装rknn-toolkit-lite2。需要确认安装命令是否正确,比如是否使用了正确的pip版本和whl文件路径。例如,用户是否执行了类似于`pip3 install rknn_toolkit_lite2-xxx.whl`的命令?如果路径或文件名错误,安装可能失败。 其次,环境问题。如果用户是在开发板上安装,可能需要确认Python环境是否为ARM架构兼容的版本。比如,开发板上的Python是否是3.6或3.7版本,因为有些库对Python版本有特定要求。此外,检查是否在正确的Python环境中安装了库,比如使用虚拟环境时可能需要激活环境。 另外,安装后的路径是否正确。有时候,库可能被安装到了非标准路径,导致Python无法找到。可以用`pip show rknn_toolkit_lite2`来查看安装位置,并确认该路径是否在sys.path中。 还有,导入语句是否正确。根据文档,rknn-toolkit-lite2的导入方式可能与完整版不同。例如,可能需要使用`from rknnlite.api import RKNNLite`而不是直接导入rknn模块。用户可能混淆了不同版本的导入方式,需要查阅对应的文档确认正确的导入语句。 此外,检查是否有命名冲突。如果用户同时安装rknn-toolkit和rknn-toolkit-lite2,可能会有模块名冲突,导致导入错误。这时候需要卸载其中一个版本,确保环境干净。 最后,可能需要设置环境变量,如LD_LIBRARY_PATH,指向正确的库文件位置,尤其是在开发板上运行时,可能需要配置NPU相关的驱动和库路径。 总结可能的问题点:安装错误、环境问题、导入语句不正确、路径配置问题、版本冲突。需要逐一排查,建议用户检查安装步骤,确认导入语句是否符合lite2的文档,并验证环境配置是否正确。</think>### 如何在安装 rknn-toolkit-lite2 后正确导入 `rknn` 模块 #### 1. 确认安装正确性 首先需确保 `rknn-toolkit-lite2` 已正确安装安装命令通常为: ```bash pip3 install rknn_toolkit_lite2-<版本号>-<平台>.whl ``` 例如: ```bash pip3 install rknn_toolkit_lite2-1.5.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl ``` 安装后可通过以下命令验证: ```bash pip3 list | grep rknn ``` 若列表中包含 `rknn-toolkit-lite2`,则安装成功[^2]。 --- #### 2. 导入模块的正确语法 `rknn-toolkit-lite2` 的 Python 接口与完整版略有差异,**导入方式应为**: ```python from rknnlite.api import RKNNLite ``` 或根据版本不同: ```python from rknnlite import RKNNLite ``` --- #### 3. 完整使用示例 ```python # 导入模块 from rknnlite.api import RKNNLite # 初始化RKNN对象 rknn = RKNNLite() # 加载模型 ret = rknn.load_rknn(path='model.rknn') # 初始化运行时环境(需连接设备) ret = rknn.init_runtime(target='rk3588') # 执行推理 outputs = rknn.inference(inputs=[input_data]) ``` --- #### 4. 常见错误排查 | 问题现象 | 解决方案 | |---------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | `ModuleNotFoundError` | 检查安装路径是否在 `sys.path` 中,尝试 `export PYTHONPATH=/安装路径` | | 版本不兼容 | 确认 Python 版本是否为 3.6/3.7/3.9 | | 硬件驱动未加载 | 在开发板执行 `lsmod | grep rknn`,确认驱动已加载[^2] | | 同时安装多个 RKNN 工具链 | 卸载冲突包:`pip3 uninstall rknn_toolkit rknn_toolkit_lite2` 后重新安装 | --- #### 5. 关键注意事项 1. **平台限制**:`rknn-toolkit-lite2` 需在 ARM 架构设备(如 RK3588)运行 2. **模型转换依赖**:部署前需通过完整版 RKNN Toolkit 将模型转换为 `.rknn` 格式[^1] 3. **硬件连接**:需通过 ADB 或 USB 连接开发板进行初始化(若为本地执行可忽略)
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