RK3568笔记一:RKNN开发环境搭建
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。
由于对AI的好奇,想要学习如何部署AI,所以从RV1126到RK3568中过渡。
一、介绍
RK3568开发板使用的是正点原子新出的ATK-DLRK3568 开发板,主要是学习从训练到部署的全过程,并记录,为自己的学习作个总结。关于ATK-DLRK3568 开发板,正点原子正在出教程,资料也开源,手册目前相对少一点,但不影响学习,因为主要是AI部分,所以基本要自己摸索。
本篇从开发环境搭建开始记录,大部分在03【正点原子】ATK-DLRK3568_AI例程测试手册V1.0.pdf里有,具体要了解,可以去下载资料。
虚拟机和系统自行安装,博主使用的是原子哥提供好的虚拟环境。
接下来记录:SDK编译,RKNN环境安装。
开发板系统主要使用的是linux,其他系统自行测试。
二、安装 RK3568 Linux SDK
1、安装依赖软件包
sudo apt-get update
sudo apt-get install curl python2.7 python-pyelftools git ssh make gcc libssl-dev liblz4-tool expect g++
patchelf chrpath gawk texinfo chrpath diffstat binfmt-support qemu-user-static live-build bison flex
fakeroot cmake gcc-multilib g++-multilib unzip device-tree-compiler python3-pip libncurses-dev python3-pyelftools vim mtd-utils
2、设置python 版本
将 python2 设置为系统默认 python 版本:
sudo rm -rf /usr/bin/python
sudo ln -s /usr/bin/python2 /usr/bin/python
3、安装 SDK
mkdir ~/rk3568_linux_sdk
tar xvf atk-rk3568_linux_release_v1.0_20230620.tgz -C ~/rk3568_linux_sdk 检出源码
cd ~/rk3568_linux_sdk/
.repo/repo/repo sync -l -j10 完成后就可以看到源码了

4、SDK 编译
./build.sh lunch 
tar -xzf dl.tgz -C ~/rk3568_linux_sdk/buildroot/ 
./build.sh all 
三、RKNN开发环境搭建
1、安装交叉编译工具链
chmod a+x atk-dlrk3568-toolchain-arm-buildroot-linux-gnueabihf-x86_64-20230621-v1.0.0.run./atk-dlrk3568-toolchain-arm-buildroot-linux-gnueabihf-x86_64-20230621-v1.0.0.run 
2、anaconda 的下载安装
下载anaconda
mkdir ~/software
cd ~/software
wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh 
conda config --set auto_activate_base false 3、anaconda 的环境配置
conda config --show channels conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ 四、安装 rknn-toolkit2 转换环境
1、下载 rknn-toolkit2
资料包里提供了rknn-toolkit2-1.5.0.zip文件,也可以在github上下载
2、新建 conda 环境
conda create --name py3.8 python=3.8 
3、安装 rknn-toolkit2
conda activate py3.8 进入rknn-toolkit2-1.5.0/doc目录,安装依赖
pip install -r requirements_cp38-1.5.0.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 4、安装 rknn-toolkit2 工具
pip install rknn_toolkit2-1.5.0+1fa95b5c-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 
5、测试 rknn-toolkit2
python test.py 
五、测试 buildroot 下的 python 推理例程
1、安装 RKNN Toolkit Lite2
安装 RKNN Toolkit Lite2,需要把rknn_toolkit_lite2-1.5.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl放到板子上在安装。
所以先在ubuntu使用adb方式传到开发板,执行下面命令:
adb push rknn_toolkit_lite2-1.5.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl /userdata cd /userdata
pip install rknn_toolkit_lite2-1.5.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl 
2、测试 python 下的 AI 例程
adb push examples/inference_with_lite/ /userdata cd /userdata/inference_with_lite/
python test.py 
如有侵权,或需要完整代码,请及时联系博主。
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