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
https:///airockchip/rknn-toolkit2 安装好git:[[1. Git的安装]] 下载项目: git clone https:///airockchip/rknn-toolkit2.git 1. 或者直接去github下载压缩文件,解压即可。
rknn-toolkit-lite2¶ RKNNToolkitLite2为带有Rockchip NPU平台提供 Python 编程接口,帮助用户部署使用RKNN-Toolkit2导出的RKNN模型。 提示 请先下载源代码再进行阅读本章节内容 RKNNToolkitLite2开发文档位于external/rknn/rknn-toolkit2/rknn-toolkit-lite2/doc目录下。
RKNN Toolkit可从此链接中下载:https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit 安装方法请查看 doc/ 目录下的指导文件。 2.1.2. 在板子上安装 因为 板子因存储空间和CPU性能限制,而且 RKNN Toolkit 安装过程非常困难, 所以推荐安装在板子上安装 RKNN Toolkit Lite 只负责推理部分。 《rknn_toolkit_lite》2.2...
rknn_toolkit_lite2-2.0.0b0-cp311-cp311-linux_aarch64.whl下载地址 rknn_toolkit_lite2-2.0.0b0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl下载地址 rknn_toolkit_lite2-2.0.0b0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl下载地址 rknn_toolkit_lite2-2.0.0b0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl下载地址 rknn_toolkit_lite2-...
RKNN Toolkit2 开发套件(Python接口)运行在PC平台(x86/arm64),提供了模型转换、量化功能、模型推理、性能和内存评估、量化精度分析、模型加密等功能。更详细的功能说明参考下RKNN-Toolkit2工程文件的 《RKNN-Toolkit2用户使用指南》。本章将简单介绍在PC(Ubuntu系统)上使用RKNN-Toolkit2进行模型转换、模型推理、性能...
RKNNToolKit2_API_Difference_With_Toolkit1-2.3.2.md RKNNToolKit2_OP_Support-2.3.2.md Using RKNN-ToolKit2 in WSL.md WSL中使用RKNN_ToolKit2.md rknn_server_proxy.md res rknn-toolkit-lite2 rknn-toolkit2 rknpu2 .gitignore CHANGELOG.md LICENSE README.mdBreadcrumbs...
若想在开发板上实现GPU加速,则需要把我们的模型转换为rknn模型,然后在板端利用RKNN-Toolkit2-Lite2运行rknn模型以实现GPU加速。而rknn模型的转换则需要用的瑞芯微官方提供的RKNN-Toolkit2转换工具,在本篇文章,我们将在虚拟机上的ubuntu系统中实现RKNN-Toolkit2的部署与rknn模型的转换。
RKNN Toolkit2的连板功能一般需要更新板端的 rknn_server 和 librknnrt.so/librknnmrt.so,并且手动启动 rknn_server 才能正常工作。 rknn_server: 是一个运行在板子上的后台代理服务,用于接收PC通过USB传输过来的协议,然后执行板端runtime对应的接口,并返回结果给PC。
ubuntu18.04, python3.6, rknn-toolkit2-1.4 2. 安装步骤 2.1 创建虚拟环境 conda create -n rk3566 python=3.6 2.2 激活虚拟环境 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 ...