如何在RK3399Pro上面搭建RKNN运行环境

1. Requirements

首先需要Neardi RK3399Pro开发板， 出厂的系统是Ubuntu 18.04，版本信息如下：

其次，确保系统有10G以上的空间， 如下：

最后，安装必要的工具，如下命令：

sudo apt update

sudo apt install build-essential git

2. Download RKNN SDK

创建一个目录，把下载的RKNN都放入此目录， 比如mkdir rk.

1. Download RKNN NPU: https://github.com/airockchip/RK3399Pro_npu.

git clone https://github.com/airockchip/RK3399Pro_npu.git

2. Download RKNN toolkit: https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit

git clone https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit.git

下载后，目录结构如下：

3. RKNN C demo

在RK3399Pro_npu目录里有C代码例程， 路径如下：

/home/neardi/rk/RK3399Pro_npu/rknn-api/examples/c_demos，这里我们编译rknn_ssd_demo及运行。修改编译脚本，如下：

再执行编译脚本：./build_linux.sh

运行例程，在运行之前确保npu_transfer_proxy有在后台运行，查看命令：

ps -aux | grep npu_transfer_proxy, 如下结果：

如果没有npu_transfer_proxy进程，则把/RK3399Pro_npu/drivers/npu_transfer_proxy/linux-aarch64/npu_transfer_proxy拷贝到/usr/bin/目录， 并后台运行。

进入编译生成的install/rknn_ssd_demo_Linux目录，如下命令：./run_demo.sh

OK， C代码例程运行成功！

4. RKNN Python例程

首先搭建Python环境， 由于Ubuntu 18.04的Python版本是3.6, 而rknn-toolkit/提供的wheel包是3.7版本， 如下：

在此，我们安装virtualenv，步骤如下：

把virtualenv安装在/home/neardi目录里，切换至：cd /home/neardi

1.） sudo apt install virtualenv

2.） sudo apt-get install python3.7 python3.7-dev python3-pip

3.） sudo apt-get install libxslt1-dev zlib1g zlib1g-dev libglib2.0-0 libsm6 libgl1-mesa-glx libprotobuf-dev gcc

4.）virtualenv -p /usr/bin/python3.7 venv

安装成功后，有如下目录：

运行virtualenv环境，（在/home/neardi路径）命令如下：

此时Python版本已经是3.7， 核对命令如下：

接下来安装RKNN Python开发板，切换路径至：/home/neardi/rk/rknn-toolkit/rknn-toolkit-lite/packages，再执行安装命令，如下：

最后安装opencv-python，命令如下：pip3 install opencv-python。如果此命令出现连接timeout，则直接从如下地址下载(https://pypi.org/project/opencv-python/#files)：

下载后进行安装: pip3 install opencv_python-4.7.0.72-cp37-abi3-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl.

运行Python例程，切换至路径：/home/neardi/rk/rknn-toolkit/rknn-toolkit-lite/examples/inference_with_lite，执行：python3 test.py, 如下：

上面运行成功！