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1主要功能说明

:::info 文档信息

发布日期:2022-1-10 · 页数:8 · 语言:中文

原始文档:Rockchip_Quick_Start_RKNN_Toolkit2_CN-1.2.0.pdf

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章节大纲​

  • 1主要功能说明(P4)
  • 2系统依赖说明(P4)
  • 3Ubuntu平台快速上手(P6)
    • 3.1环境准备(P6)
    • 3.2安装RKNN-Toolkit(以Python3.6为例)(P6)
    • 3.3运行安装包中附带的示例(P7)
      • 3.3.1在PC上仿真运行示例(P7)
  • 4参考文档(P8)

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3.1 环境准备​

一台安装有 ubuntu18.04 操作系统的 x86_64 位计算机。

RK356x EVB 板。

将 EVB 板通过 USB 连接到 PC 上,使用 adb devices 命令查看,结果如下:

其中标红的为设备 ID。

3.2 安装RKNN-Toolkit(以Python3.6 为例)​

1.安装 Python3.6 和 pip3

sudo apt-get install python3 python3-dev python3-pip

2.安装相关依赖

sudo apt-get install libxslt1-dev zlib1g zlib1g-dev libglib2.0-0 libsm6 \

libgl1-mesa-glx libprotobuf-dev gcc

3.获取 RKNN-Toolkit2 安装包,然后执行以下步骤:

a)安装 Python 依赖:

pip3 install -r doc/requirements*.txt

b)进入 package 目录:

cd package/

c)安装 RKNN-Toolkit2

sudo pip3 install rknn_toolkit2*.whl

d)检查 RKNN-Toolkit 是否安装成功

rk@rk:/rknn-toolkit2/package$ python3 >>> from rknn.api import RKNN >>> 如果导入RKNN 模块没有失败,说明安装成功。 3 运行安装包中附带的示例 3.1 在PC 上仿真运行示例 RKNN-Toolkit2 自带了一个模拟器,可以用来仿真模型在npu 上运行时的行为。 这里以mobilenet v1 为例。示例中的mobilenet v1 是一个Tensorflow Lite 模型,用于图片分 _ _ ,它是在模拟器上运行的。 运行该示例的步骤如下: 1. 进入examples/tflite/mobilenet v1 目录 _ rk@rk:/rknn-toolkit2/package$ cd ../examples/tflite/mobilenet v1 _ rk@rk:/rknn-toolkit2/examples/tflite/mobilenet v1$ _ 2. 执行test.py 脚本 rk@rk:/rknn-toolkit2/examples/tflite/mobilenet v1$ python3 test.py _
rk@rk:~/rknn-toolkit2/package$ python3
>>> from rknn.api import RKNN
>>>
rk@rk:~/rknn-toolkit2/examples/tflite/mobilenet v1$ python3 test.py _

3.脚本执行完后得到如下类似结果:

--> Config model done --> Loading model done --> Building model

Analysing : 100%|██████████████████████████████ ████████████████████| 58/58 [00:00<00:00, 229.97it/s] Quantizating : 100%|█████████████████████████████ ██████████████████| 58/58 [00:00<00:00, 647.08it/s] I RKNN: librknnc version: x.x.x (xxxxxxxxxxxxxxx) I RKNN: set log level to 0 done --> Export RKNN model done --> Init runtime environment Preparing : 100%|███████████████████████████████ ████████████████████| 58/58 [00:02<00:00, 25.40it/s] W init runtime: target is None, use simulator! _ done --> Running model mobilenet v1 _ -----TOP 5----- [156]: 0.93310546875 [155]: 0.0555419921875 [205 284]: 0.003704071044921875 [205 284]: 0.003704071044921875 -1: 0.0 这个例子涉及到的主要操作有:创建RKNN 对象;模型配置;加载TensorFlow Lite 模型;构 RKNN 模型;导出RKNN 模型;加载图片并推理,得到TOP5 结果;释放RKNN 对象。 examples 目录中的其他示例的执行方式与mobilenet v1 相同,这些模型主要用于分类、目标 _ 测。 参考文档 有 关 RKNN-Toolkit 更 详 细 的 用 法 和 接 口 说 明 , 请 参 考 Rockchip User Guide RKNN Toolkit2 CN.pdf》手册。Analysing : 100%|██████████████████████████████
████████████████████| 58/58 [00:00<00:00, 229.97it/s]
Quantizating : 100%|█████████████████████████████
██████████████████| 58/58 [00:00<00:00, 647.08it/s]
I RKNN: librknnc version: x.x.x (xxxxxxxxxxxxxxx)
I RKNN: set log level to 0
done
--> Export RKNN model
done
--> Init runtime environment
Preparing : 100%|███████████████████████████████
████████████████████| 58/58 [00:02<00:00, 25.40it/s]
W init runtime: target is None, use simulator!
_ done
--> Running model
mobilenet v1
_ -----TOP 5-----
[156]: 0.93310546875
[155]: 0.0555419921875
[205 284]: 0.003704071044921875
[205 284]: 0.003704071044921875
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