RKNN Toolkit Lite2 一键安装和测试，sh脚本
RKNN Toolkit Lite2 安装和测试教程
本教程旨在指导用户如何使用提供的shell脚本来安装和测试RKNN Toolkit Lite2，适用于需要在Linux系统上部署和测试AI模型的开发者。
简介
RKNN Toolkit Lite2是一个高效的AI模型转换和推理工具包，专为Rockchip NPU设计。它支持多种AI模型格式，能够轻松地在Rockchip平台上部署和运行AI模型。
前提条件
在开始之前，请确保您的系统满足以下条件：
- 操作系统：基于Debian或Ubuntu的Linux系统。
- 已安装Python 3.8或更高版本。
- 至少4GB的可用存储空间。
测试脚本信息如下：
- 脚本名称: install_and_test_rknn_toolkitLite2.sh
- 作者: wss
- 创建日期: 2023-12-21
- 描述: 该脚本用于在Linux系统上安装和测试RKNN Toolkit Lite2。
- 硬件：Rk3588
- 兼容系统: Ubuntu 20.04, Debian 10
- 软件版本：RKNN Toolkit Lite2 1.5.0
- 注意事项:
-
- 请确保您的系统满足最低硬件要求，包括至少4GB的可用存储空间。
-
- 脚本需要以root用户或使用sudo权限运行。
-
- 请确保您的系统已安装Python 3.8或更高版本。
脚本功能
该脚本主要完成以下任务：
- 安装依赖：自动安装运行RKNN Toolkit Lite2所需的依赖包。
- 克隆代码仓库：从指定的Git仓库下载所需的代码和示例。
- 安装RKNN Toolkit Lite2：安装RKNN Toolkit Lite2及其Python绑定。
- 进行推理测试：运行ResNet18和YOLOv5模型的推理测试，验证安装是否成功。
安装依赖
脚本会自动安装Python开发环境、OpenCV、NumPy等依赖，确保RKNN Toolkit Lite2能够正常运行。
克隆代码仓库
脚本会从GitHub或Gitee克隆RKNN Toolkit Lite2的示例代码仓库。
安装RKNN Toolkit Lite2
脚本将自动安装RKNN Toolkit Lite2，包括其Python API，以便在Python中使用。
使用教程
下载脚本
首先，从[GitHub链接]下载脚本。
运行脚本
打开终端，导航到脚本所在目录，运行以下命令：
chmod +x install_and_test_rknn_toolkitLite2.sh
./install_and_test_rknn_toolkitLite2.sh
脚本输出
脚本运行过程中，将在终端中显示各个步骤的状态和结果。请关注是否有错误信息输出。
测试案例
脚本包含两个AI模型的推理测试：ResNet18和YOLOv5。
ResNet18推理测试
此测试会运行ResNet18模型，验证模型是否能在RKNN Toolkit Lite2上正确运行。
YOLOv5推理测试
此测试会运行YOLOv5模型，以验证复杂模型的推理性能。
常见问题解答
- Q: 如果遇到权限问题怎么办？
- A: 确保您有执行脚本的权限，或者使用sudo运行脚本。
- Q: 脚本运行中断怎么办？
- A: 检查错误信息，根据提示解决问题后再次运行脚本。
结论
使用此脚本，您可以轻松安装和测试RKNN Toolkit Lite2，为AI模型的部署和测试提供了便利。
参考链接
- RKNN Toolkit Lite2介绍 ‒ [野火]嵌入式AI应用开发实战指南—基于LubanCat-RK系列板卡 文档
- Rockchip 官方网站
- RKNN Toolkit Lite2 官方Github