一、下载rknn-toolkit2包: sudogit clone https://gitclone.com/github.com/airockchip/rknn-toolkit2 二、安装 进入到所在包的位置,然后解压: unziprknn-toolkit2-master.zip 进入rknn-toolkit-lite2所在路径: cd rknn-toolkit2-master/rknn-to
(获取的RKNN-Toolkit2文件中包含RKNN Toolkit Lite2)。 下面测试是使用python的venv虚拟环境中安装Toolkit2,也可以参考前面开发环境章节使用 Anaconda 或者miniconda 创建环境, 其中miniconda是Anaconda的轻量版。# 安装python工具,ubuntu20.04默认是安装了python3.8.10 # 虚拟环境这里选择使用python3.8-venv,也可以安装Anaco...
conda activate rv3566 2.3 进入toolkit2的工程文件夹,安装相应的依赖库 cd rknn-toolkit2 pip install -r ./doc/requirements_cp36-1.4.0.txt 其中torch和tensorflow等几个库比较大,在安装时非常慢,此时可以切换镜像源安装,清华镜像源安装命令: pip install torch==1.10.1 torchvision==0.11.2 -i https://py...
实验室的项目需要用到Firefly的AIO-3399 ProC开发板,该型号开发板集成了硬件加速芯片NPU(神经网络加速单元),经tensorflow、PyTorch等训练好的模型可用官方提供的RKNN Toolkit工具转换为.rknn格式的模型,运行在开发板上利用NPU进行对数据的后向推理加速处理。RKNN Toolkit开发套件安装繁琐,前前后后折腾了一周的时间才算部署...
下载rknn-toolkit-0.9.9到板子并将requirements-cpu.txt中的tensorflow和opencv-python(单独安装)删掉,执行: pip3 install --user -r rknn-toolkit/package/requirements-cpu.txt 复制代码最终出现以下错误: Command "/usr/bin/python3 -u -c "import setuptools, tokenize;__file__='/tmp/pip-build-xm7oxlm0...
程序安装¶ RKNN Toolkit可从此链接中下载:下载链接,或者使用SDK中的/external/rknn-toolkit目录。 在PC中安装¶ Ubuntu 16.04¶ 基础安装: sudo apt-get install -y python3 python3-pip libglib2.0-dev\libsm-dev libxrender-dev libxext-dev
安装rknn_toolkit_lite-1.7.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl mkdir /home/firefly/wrok cd /home...
3.2 安装 RKNN-Toolkit2 环境 3.2.1 安装 Python 如果系统中没有安装 Python 3.8（建议版本），或者同时有多个版本的 Python 环境，建议使用Miniforge Conda 创建新的 Python 3.8 环境。3.2.1.1 安装 Miniforge Conda 在计算机的终端窗口中执行以下命令，检查是否安装Miniforge Conda，若已安装则可省略此节...
（PS：待RKNN Toolkit安装完成后可再手动开启用户界面 sudo systemctl set-default graphical.target sudo...