RKNN-Toolkit2目前版本适用系统是Ubuntu18.04/Ubuntu20.04/Ubuntu22.04,更多依赖和使用信息可以看下RKNN Toolkit2手册。安装Toolkit2,可以使用python的包管理器pip3安装,或者直接使用docker构建Toolkit2环境。相关依赖库和docker文件从瑞芯微官方 RKNN-Toolkit2工程
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-toolkit-lite2/packages/ 安装对应的版本: pipinstallrknn_toolkit_lit...
RKNNToolKit2_OP_Support-1.2.0.md RRKNNToolKit2_API_Difference_With_Toolkit1-1.2.0.md Rockchip_Quick_Start_RKNN_Toolkit2_CN-1.1.0.pdf Rockchip_Quick_Start_RKNN_Toolkit2_CN-1.2.0.pdf Rockchip_Quick_Start_RKNN_Toolkit2_EN-1.1.0.pdf Rockchip_Quick_Start_RKNN_Toolkit2_EN-1.2.0....
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...
这是截止2024/6未知的RKNN Toolkit2关联的torch 和 torchvision包,以及python版本之间的依赖关系。超出代码定义的依赖,需要更多的有关torch的知识,这个部分对于不熟悉的人很难处理,不要轻易尝试,并且,Rknn的模型转换包,也依赖于这些建模工具生成的.pt的内部二进制格式。一定要按照约定的版本安装。
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。
在Toybrick Debian11系统中已经预装了RKNNToolkitLite2的whl包。 以普通用户toybrick执行如下命令升级到最新版本: pip3 install --user --upgrade rknn-toolkit-lite2 rknpu2¶ rknpu2为带有Rockchip NPU的芯片平台提供C语言编程接口,帮助用户部署使用RKNN-Toolkit2导出的 RKNN 模型。
RKNN Toolkit 与 各组件之间的版本对应关系:RKNN Toolkit rknn_server NPU 驱动 librknn_runtime 1.0...
RKNN-Toolkit2 is a software development kit for users to perform model conversion, inference and performance evaluation on PC, RK3566, RK3568, RK3588(not support yet). Download You can also download all packages, docker image, examples, docs and platform-tools from baidu cloud: rknn-toolkit2...