RKNN Toolkit - 在X86和RK3399pro部署

原创

于 2020-01-02 10:28:56 发布

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#深度学习

本文档介绍了如何在X86和RK3399pro平台上部署RKNN Toolkit。首先，详细列出了在X86环境下安装所需的python库，如tensorflow和opencv-python。接着，提供了在RK3399pro上安装的步骤，包括安装基础依赖和特定版本的库，如numpy、scipy和tensorflow。在安装过程中，还列举并解决了可能出现的错误，如numpy版本不兼容、找不到lapack/blas资源等问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

运行环境: X86, Linux16.04, python3.6
下载rknn_toolkit: https://eyun.baidu.com/s/3nwnPxsX#sharelink/path=%2F

运行下列commands:
sudo apt-get install python3.6
sudo apt-get install python3-pip
cd package/
pip3 install tensorflow (>1.11, <2.0)
pip3 install opencv-python (> 3.4.1)
sudo pip3 install rknn_toolkit-1.2.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

检测rknn是否安装成功：
rk@rk:~/rknn-toolkit-v1.2.1/package$ python3

from rknn.api import RKNN

在rk3399pro上部署环境
参考官网：
http://wiki.t-firefly.com/zh_CN/3399pro_npu/npu_rknn_toolkit.html#cheng-xu-an-zhuang

在3399Pro中安装
Ubuntu 18.04

基础依赖安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y cmake python3 python3-pip python3-opencvpython3-numpypython3-h5py python3-lmdb libhdf5-serial-dev libgfortran5-dbg protobuf-compiler