怎么去搭建一种RV1109_RV1126_EVB开发板环境呢

1.安装adb
首先需要能够访问RK1126开发板，所以我们首先要安装adb，windows安装adb的见我的博客：windows下载安装adb（简单安装）


安装完adb之后用u***线连接RK126开发板的USB2.0 OTG口（注意连接debug uart2，这个是几块板），就可以在windows的终端中使用命令不进入调试


C:用户chw
$ adb 设备
附加设备列表
1d4473333ea96020 设备




C:用户chw
$亚行外壳
[root@RV1126_RV1109:/]#
然后就可以访问开发板了。


2.安装RKNN-Toolkit工具包
我将上深入学习算法移植到这块板子上，因此这里要用瑞芯微的这个RNN-Toolkit工具包，下面在ubuntu进行安装，为了不和服务器上的其他环境冲突，使用conda进行安装。


conda create -n rk1126_chw python=3.6
conda 激活 rk1126_chw
然后安装开始工具包，首先安装依赖，创建一个require.txt文件，里面添加如下内容：


张量流==1.11.0  
mxnet==1.5.0
火炬==1.6.0
火炬视觉==0.7.0
opencv-python
葡萄糖
然后


pip install -r requirements.txt
然后安装工具包，这里我们安装1.6.0版本。


pip install rknn_toolkit-1.6.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
安装完之后会报如下错误，该错误不需要管。


错误：pip 的依赖解析器当前不考虑所有已安装的包。此行为是以下依赖冲突的根源。
matplotlib 3.3.4 需要枕头>=6.2.0，但您有不兼容的枕头 5.3.0。
然后测试安装是否成功：


Python
从 rknn.api 导入 RKNN
另外1.7版本的安装方法见：ubuntu rknn-toolkit1.7.0


3.在PC上仿真运行示例
安装完rknn_toolkit之后，我们可以利用rknn_toolkit在电脑中模拟开发板的NPU运行环境，运行demo。


首先下载整个rknn_toolkit包


git 克隆 https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit
下载完之后，执行如下命令


cd /examples/tflite/mobilenet_v1
python3 测试.py
结果变成：

4.安装交叉编译工具-首先链

下载交叉编译链执行：
首先用下面的命令解压

xz -d gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf.tar.xz
tar -xavf gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf.tar
然后添加环境变量。


vim ~/.bashrc
导出 PATH=/data/chw/rk1126_20211014/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf/bin:$PATH
源〜/ .bashrc
测试是否成功
arm-linux-gnueabihf-gcc -v


使用内置规范。
COLLECT_GCC=arm-linux-gnueabihf-gcc
COLLECT_LTO_WRAPPER=/data/chw/rk1126_20211014/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf/bin/../libexec/gcc/arm-linux-gnueabihf/8.3.0/lto-wrapper
目标：arm-linux-gnueabihf
配置：/tmp/dgboter/bbs/rhev-vm8--rhe6x86_64/buildbot/rhe6x86_64--arm-linux-gnueabihf/build/src/gcc/configure --target=arm-linux-gnueabihf --prefix= -- with-sysroot=/arm-linux-gnueabihf/libc --with-build-sysroot=/tmp/dgboter/bbs/rhev-vm8--rhe6x86_64/buildbot/rhe6x86_64--arm-linux-gnueabihf/build/build-arm -linux-gnueabihf/install//arm-linux-gnueabihf/libc --with-bugurl=https://bugs.linaro.org/ --enable-gnu-indirect-function --enable-shared --disable-libssp --disable-libmudflap --enable-checking=release --enable-languages=c,c++,fortran --with-gmp=/tmp/dgboter/bbs/rhev-vm8--rhe6x86_64/buildbot/rhe6x86_64--arm-linux-gnueabihf/build/build-arm-linux-gnueabihf/host-tools --with-mpfr =/tmp/dgboter/bbs/rhev-vm8--rhe6x86_64/buildbot/rhe6x86_64--arm-linux-gnueabihf/build/build-arm-linux-gnueabihf/host-tools --with-mpc=/tmp/dgboter/ bbs/rhev-vm8--rhe6x86_64/buildbot/rhe6x86_64--arm-linux-gnueabihf/build/build-arm-linux-gnueabihf/host-tools--with-isl=/tmp/dgboter/bbs/rhev-vm8- -rhe6x86_64/buildbot/rhe6x86_64--arm-linux-gnueabihf/build/build-arm-linux-gnueabihf/host-tools --with-arch=armv7-a --with-fpu=neon --with-float=hard --with-arch=armv7-a --with-pkgversion='用于 A-profile 架构的 GNU 工具链 8.3-2019.03 (arm-rel-8.36)'
线程模型：posix
gcc 版本 8.3.0（用于 A-profile 架构的 GNU 工具链 8.3-2019.03 (arm-rel-8.36)）
5.在开发上运行demo

首先修改下载rknpu工程。
git 克隆https://github.com/rockchip-linux/rknpu
然后修改编译脚本，


cd rknpu/rknn/rknn_api/examples/rknn_mobilenet_demo
vim 构建.sh
修改这一行：


GCC_COMPILER=/data/chw/rk1126_20211014/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linux-gnueabihf
修改后内容如下：


#!/bin/bash
  
设置-e


# 用于 rk1808 aarch64
# GCC_COMPILER=${RK1808_TOOL_CHAIN}/bin/aarch64-linux-gnu


# 用于 rk1806 armhf
# GCC_COMPILER=~/opts/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linux-gnueabihf


# 用于 rv1109/rv1126 armhf
GCC_COMPILER=/data/chw/rk1126_20211014/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linux-gnueabihf


ROOT_PWD=$( cd "$( 目录名 $0 )" && cd -P "$( 目录名 "$SOURCE" )" && pwd )


# 构建rockx
BUILD_DIR=${ROOT_PWD}/build


如果 [[ ！-d "${BUILD_DIR}" ]]; 然后
  mkdir -p ${BUILD_DIR}
菲


cd ${BUILD_DIR}
cmake ..
    -DCMAKE_C_COMPILER=${GCC_COMPILER}-gcc
    -DCMAKE_CXX_COMPILER=${GCC_COMPILER}-g++
使-j4
进行安装
光盘 -
~                          


然后编译


./build.sh
然后把后面的演示传到开发板


亚行外壳
adb 推送安装/rknn_mobilenet_demo /home
然后


亚行外壳
cd /home/rknn_mobilenet_demo
chmod 777 rknn_mobilenet_demo
./rknn_mobilenet_demo 模型/mobilenet_v1_rv1109_rv1126.rknn 模型/dog_224x224.jpg
结果变成：


[root@RV1126_RV1109:/home/rknn_mobilenet_demo]# ./rknn_mobilenet_demo 模型/mobi
lenet_v1_rv1109_rv1126.rknn 模型/dog_224x224.jpg
模型输入数量：1，输出数量：1
输入张量：
索引=0 名称= n_dims=4 维度=[1 224 224 3] n_elems=150528 大小=150528 fmt=0 类型=3 qnt_type=2 fl=127 zp=127 比例=0.007843
输出张量：
index=0 name= n_dims=2 dims=[0 0 1 1001] n_elems=1001 size=2002 fmt=0 type=1 qnt_type=0 fl=127 zp=127 scale=0.007843
w=224,h=224,c=3, fmt=1
rknn_run
- - 前5  - -
156：0.865723
155：0.083862
205：0.012428
284：0.005913
194：0.001842