官网链接：https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2安装好git：[[1.Git的安装]]下载项目：gitclonehttps://github.com/airockchip

运行命令进入Docker镜像：dockerrun-t-i--privileged\-v/dev/bus/usb:/dev/bus/usb\-v/path/to/your/project:/examples\rknn-toolkit2

RKNN-Toolkit2目前支持Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet、PyTorch等模型的加载转换，这些模

目录安装paddle2onnx环境将paddle模型导出onnx模型安装rknn-toolkits转化rknn模型安装paddle2onnx环境首先创建一个python虚拟环境condacreate-npaddle2onnxpython==3.10sourceactivatepaddle2onnx下载并安装https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNXcdP

文章目录前言1.安装rknn-toolkit22.将onnx模型转为rknn模型3.通过rknpu2加载rknn模型执行推理前言先说总体流程：1.在x86主机上安装【rknn-toolkit2】2.使用

引言为了以后能够顺利的将模型部署在rk3568开发板中，我们首先要在rknn-toolkit2提供的模拟器环境中进行运行测试，从而保证所选模型能够在开发板上进行部署，测试环境是Ubuntu20.04。

引言由于种种原因需要用到开发版RK3568，需要预先安装RKNN-Toolkit2进行模型转化等，博主安装的版本是1.5.0，Ubuntu版本是20.04，python版本3.6。

在PC使用Windows系统安装tensorflow，并创建虚拟环境进行训练，然后切换到VM下的RK3568环境，使用rknn-toolkit2把模型转成rknn模型部署

通过ResNet50网络训练了识别10类车的模型并成功了转换成了onnx模型具体训练过程可以参考文章AI项目十七：ResNet50训练部署教程-CSDN博客这里部署使用rknn-toolkit2工具转换成

数据输入注意数据输入输出训练的时候有输入层的mean和std2.NPU推理3.后处理输出输出结果CNN手写神经网络部署1.Opencv_DNNonnxtime推理2.NPU推理GitHub-rockchip-linux/rknn-toolkit2

rk3568RKNN配置PC:Ubuntu18.0+rknn平台：RK3568Python版本：3.6.x安装rknn-toolkit21、下载RKNN_SDK或RK3568源码SDK，cd进入rknn-toolkit2

文章目录下载rknn搭建docker环境进入镜像并挂载运行代码下载rknnhttps://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2搭建docker环境进入到docker

一、主机模型转换采用FastDeploy来部署应用深度学习模型到OK3588板卡上进入主机Ubuntu的虚拟环境condaactivateok3588安装rknn-toolkit2（该工具不能在OK3588

RKNN-Toolkit2目前支持Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet、PyTorch等模型的加载转换，这些模型在加载时

文章目录一、RKNN初始化及对象释放二、RKNN模型配置沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！本篇章主要讲解RKNN-Toolkit2API详细说明。一、RKNN初始化及对象释放在使用RKNNToolkit2的所有API接口时，都需要先调用RKNN()方法初始化RKNN对象，当不再使用该对象时，通过调用该对象的release()方法进行释放。初始化RKNN对象时，可以设置verbose和ve

一、主机模型转换我们依旧采用FastDeploy来部署应用深度学习模型到OK3588板卡上进入主机Ubuntu的虚拟环境condaactivateok3588安装rknn-toolkit2（该工具不能在

使用rknn-toolkit2把YOLOV5部署到OK3588上虚拟环境搭建软件包安装在PC机上运行yolov5目标检测虚拟环境搭建首先在PC的ubuntu系统安装虚拟环境：我的服务器是ubuntu18.04

该文档链接为：https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2/blob/master/Rockchip_Quick_Start_RKNN_SDK_V1.4.0

RKNN-Toolkit2环境安装RKNN-Toolkit2是用来把pytorch、tf等训练模型导出为rknn模型，供后续NPU加速使用。

手势模型低端设备RK3568推理GPU占用比较高尝试3568平台NPU进行推理一下进行tflite模型转换rknn模型手部坐标模型图准备rknn-tookit21.3.0以上环境进入t@ubuntu:~/rknn/rknn-toolkit2

2.1、创建环境2.2、进入环境2.3、paddle安装2.4、PaddleDetection安装2.5、解决相关依赖问题3、paddle转onnx转rknn环境3.1、创建环境3.2、进入环境3.3、RKNN-Toolkit2

一、RKNN-Tookit2介绍RKNN-Toolkit2是为用户提供在PC、RockchipNPU平台上进行模型转换、推理和性能评估的开发套件，用户通过该工具提供的Python接口可以便捷地完成以下功能

1.1工具链(RKNN-Toolkit2)  RKNN工具链提供了两种按照方式，一种是“通过pipinstall安装”和“通过Docker镜像安装”，建议“通过Docker镜像安装”。

文章目录零、引言一、主要功能二、系统依赖三、安装RKNN-Toolkit1、安装Python3.6和pip32、安装相关依赖3、获取RKNN-Toolkit2安装包4、安装Python环境5、安装RKNN-Toolkit26