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RKNN采坑记录

怎样去安装一种RK1808被动模式Linux上位机环境呢？

回帖（1）

殷谷光

2022-2-15 10:06:10
RKNN采坑记录，帮助快速使用RK开发板NPU开发，完美避坑！
本人环境：
PC：Ubuntu系统 NPU: RK1808 toolkit==1.4.0 Anaconda虚拟环境
一、rknn-toolkit安装
conda create -n rknn python=3.6 # 新创建虚拟环境取名rknn
下载rknn-toolkit安装包
tensorflow-gpu== 1.11.0
// 如在后续使用RKNN报cuda*.so不匹配问题，则卸载tensorFlow-GPU版，安装CPU版
torch== 1.2.0
torchvision== 0.4.0
mxnet-cu101==1.5.0
pip install -r requirements-gpu.txt # 安装依赖
pip3 install opencv-python
pip install rknn_toolkit-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com # 用 aliyun下载安装，其他很容易time out 选择安装机器对应的系统和Python版本


无报错说明安装成功
如果导入 RKNN 模块报错：
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:37] The TensorFlow library was
compiled to use SSE4.2 instructions, but these aren’t available on your
machine.
这是由于 RKNN 依赖的 Tensorflow 的安装包使
用的是 SSE4.2 指令集,这些指令无法在旧版的 CPU 上运行,请检查并更换一台
支持 SSE4.2 指令集的 PC。
二、RK1808被动模式Linux上位机环境安装
官方WIKI
将 RK1808 AI计算棒插入PC的USB接口上，使用lsu***命令查看，如下：
$ lsu***
Bus 002 Device 003: ID 2207:0018 Fuzhou Rockchip Electronics Company RK1808S0
PC上设备访问权限修改
插入RK1808 人工智能计算棒，需要修改其USB设备访问权限，操作步骤如下:
1)返回至U盘根目录， 拷贝tool/update_rk1808_ai_cs_rule.sh到当前HOME目录的rknn目录下, 修改update_rk1808_ai_cs_rule.sh为可执行权限。
cp tool/update_rk1808_ai_cs_rule.sh ~/rknn -f
chmod +x ~/rknn/update_rk1808_ai_cs_rule.sh
2)返回至rknn目录，update_rk1808_ai_cs_rule.sh必须以root权限执行。
cd ~/rknn
sudo ./update_rk1808_ai_cs_rule.sh
注：这一步只有在安装的时候需要执行一次，以后都不需要执行。
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