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...
3.2.2 安装依赖库和 RKNN-Toolkit2 激活 conda toolkit2 环境后，进入 rknn-toolkit2 目录，根据 requirements_cpxx.txt 安装依赖库，并通过 wheel 包安装 RKNN-Toolkit2，参考命令如下：# 进入 rknn-toolkit2 目录cd Projects/rknn-toolkit2/rknn-toolkit2# 请根据不同的 python 版本，选择不同的 requirements ...
rknn_convert 是RKNN-Toolkit2提供的一套常用模型转换工具,通过封装上述API接口,用户只需编辑模型对应的 yml 配置文件,就可以通过指令转换模型。以下是如何使用 rknn_convert 工具的示例命令以及支持的指令参数: python -m rknn.api.rknn_convert -t rk3588 -i ./model_config.yml -o ./output_path ...
安装RKNN-Toolkit2 该工具位于开源库rknn-toolkit2中,需要将仓库克隆到本地 仓库中doc/requirements*等 txt 文件为 python 依赖包,根据自己的 Python 版本安装对应的依赖 1 pip install -r doc/requirements_cp36-1.x.x.txt 安装仓库packages文件夹中的rknn_toolkit2包 ...
step 3: 安装rknn toolkit lite2 git clone https://gitee.com/yanyitech/rknpu2.git sudo cp -arf rknpu2/runtime/RK3588/Linux/librknn_api/* /usr/lib/ git clone https://gitee.com/yanyitech/rknn-toolkit2.git pip3 install rknn-toolkit2/rknn_toolkit_lite2/packages/rknn_toolkit_lite2-1.4...
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1 输入以下命令安装 Python3.7、pip3 、gcc apt-get install python3 python3-dev python3-pip gcc 2 安装相关依赖,输入以下命令:注:Toolkit-lite2 本身并不依赖 opencv-python, 但是在示例中需要用到这个模块,所以安装时也一并安装。如果不用到图像相关 ...
2.1. 程序安装 2.1.1. 在PC中安装 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...