本次实验说明
将TB-RK1808S0算力棒插入到Win10操作系统的电脑。通过ssh连接到1808S0的linux系统。在平台上部署基于RKNN-Toolkit导出的模型。具体步骤如下：
一、配置宿主机的IP地址
ping 192.168.180.8 成功ping 通则说明没有问题。rk1808s0的IP地址默认是192.168.180.8。
二、配置NAT网络，让rk1808s0可以上网
网络属性-》更改适配器设置
WLAN属性-》共享-》以太网2
重新设置以太网2的IP地址为192.168.180.1
ssh 登录192.168.180.8 然后sudo ping 如果能够ping 通则代表网络配置成功。
三、登录并配置主从模式
配置完成之后，就可以通过ssh来连接到rk1808S0四、Ubuntu18.04安装RKNN-Toolkit
安装docker容器
通过docker方式安装，下载docker 镜像
导入rknn镜像
sudo docker load --input rknn-toolkit-1.3.2-docker.tar.gz
启动镜像
sudo docker run -it --privileged -v /home/nemo/engine/rknn/:/opt/rknn rknn-toolkit:1.3.2 /bin/bash
五、利用RKNN-Toolkit转换模型
rknn = RKNN() #初始化rknn对象
# pre-process config
print('--> config model')
rknn.config(channel_mean_value='103.94 116.78 123.68 58.82', reorder_channel='0 1 2') #设置参数mean scale 通道顺序
print('done')
# Load tensorflow model
print('--> Loading model')
ret = rknn.load_tflite(model='./mobilenet_v1.tflite') #载入tflite 模型
if ret != 0:
print('Load mobilenet_v1 failed!')
exit(ret)
print('done')
# Build model
print('--> Building model')
ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt')#模型量化可以做也可以不做 if ret != 0:
print('Build mobilenet_v1 failed!')
exit(ret)
print('done')
# Export rknn model
print('--> Export RKNN model')
ret = rknn.export_rknn('./mobilenet_v1.rknn')#导出模型
if ret != 0:
print('Export mobilenet_v1.rknn failed!')
exit(ret)
print('done')
六、ssh连接登录到rk1808S0，基于SDK开发模型推理
sudo dnf update -y 在线升级固件到最新版本
原作者：RunningJiang
