[问答]

RKNN Toolkit开发套件的部署过程是怎样的

1970 开发套件接口

问答对人有帮助，内容完整，我也想知道答案 0 RKNN Toolkit开发套件的部署过程是怎样的？遇到了哪些问题？怎样去解决呢？ 0
2022-2-15 06:57:30　　评论淘帖0 邀请回答您可以邀请以下用户，快速回答问题 × liutiefu 该类别下有 26 个回答。邀请回答 tigerwang711 该类别下有 20 个回答。邀请回答 ze55me 该类别下有 20 个回答。邀请回答 zhuzb0754 该类别下有 19 个回答。邀请回答杀狼000 该类别下有 19 个回答。邀请回答 YYXIAO 该类别下有 18 个回答。邀请回答冰箱洗衣机该类别下有 18 个回答。邀请回答 CDCNKA 该类别下有 17 个回答。邀请回答 jjll652 该类别下有 17 个回答。邀请回答河神大人该类别下有 17 个回答。邀请回答 mede1001 该类别下有 17 个回答。邀请回答安德森大该类别下有 17 个回答。邀请回答 YOYOOO 该类别下有 16 个回答。邀请回答麻酱该类别下有 16 个回答。邀请回答世态薄凉该类别下有 16 个回答。邀请回答熊本熊该类别下有 16 个回答。邀请回答 wang21cj 该类别下有 15 个回答。邀请回答 dfgsdf 该类别下有 15 个回答。邀请回答梅利号该类别下有 15 个回答。邀请回答 szj0213 该类别下有 15 个回答。邀请回答举报王斌相关推荐 • RKNN Toolkit Lite是什么？怎样去安装呢 2810 • 怎样去安装RKNN_ToolKit开发包呢 1479 • 请问一下怎样在X86和RK3399pro去部署RKNN Toolkit呢 1919 • 怎样去安装RKNN-Toolkit的开发环境呢 2844 • RKNN-Toolkit运行非 RKNN 模型时工具的使用流程是怎样的 2502 • RKNN Toolkit在RK1808上是怎样运行的 2286 • 怎样去使用RKNN ToolKit可视化工具呢 2446 • 如何去使用RK3566内置NPU模块呢 10952 • RK3566（rknn-toolkit2) 转换facenet失败是怎么回事 2201 • LoRa物联网开发套件的主要优势是什么？怎么使用？ 2317 3个回答

前言

实验室的项目需要用到Firefly的AIO-3399 ProC开发板，该型号开发板集成了硬件加速芯片NPU（神经网络加速单元），经tensorflow、PyTorch等训练好的模型可用官方提供的RKNN Toolkit工具转换为.rknn格式的模型，运行在开发板上利用NPU进行对数据的后向推理加速处理。RKNN Toolkit开发套件安装繁琐，前前后后折腾了一周的时间才算部署成功，故记录下部署过程及遇到的问题，以供自己和各位参考。
一、开发部署环境

[tr]开发环境软件版本/配置[/tr]

开发板型号	Firefly AIO-3399 ProC开发板 (3+16GB)
开发板操作系统	Ubuntu 18.04LTS
开发板固件版本	AIO-RK3399PROC-UBUNTU18.04-GPT-20200525-1016.img
RKNN Toolkit版本	1.6.0 (rknn_toolkit-1.6.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl)
Python版本	Python 3.7.10
电脑远程软件	Xshell 6&Xftpd 6

二、RKNN 三件套介绍

1、RKNN-Toolkit → 基于 Python 环境的模型转换推理开发工具
2、DRV → NPU 和上位机通信的服务
3、API → 调用NPU 硬件的 API 接口
三、安装过程

3.1 查看开发板中DRV的版本（1.3.1）

firefly@firefly:~$ dpkg -l | grep 3399pro
ii  firefly-3399pronpu-driver    1.3.1    arm64

更新DRV的版本

sudo apt update
sudo apt install firefly-3399pronpu-driver

更新完后，检查DRV的版本已升级至1.6.0

firefly@firefly:~$ dpkg -l | grep 3399pro
ii  firefly-3399pronpu-driver    1.6.0    arm64

3.2 关闭开发板当前系统的图形界面

使用Xshell 6 SSH登录开发板，进行下列操作，防止后续编译软件包时因系统内存不足导致编译失败
（谨慎使用，最新固件AIO-RK3399PROC-UBUNTU-20210304-1705.img关闭图形界面后会导致系统无法启动，串口显示如下报错信息：

4189 串口[ 4.772713] 00000040: 000002a5 000002a5 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000
4190 串口[ 4.773490] 00000060: 00000004 00000004 00000753 00000753 00000000 00000000 00000000 00000000
4191 串口[ 4.774254] 00000080: 00000000 00000000
4192 串口[ 4.820522] ---[ end Kernel panic - not syncing: Attempted to kill init! exitcode=0x00007f00
4193 串口[ 4.820522]
4194 串口DDR Version 1.24 20191016

AIO-RK3399PROC-UBUNTU18.04-GPT-20200525-1016.img该版本可以正常操作）

sudo systemctl set-default multi-user.target
sudo reboot

#未关GUI界面时的系统占用
Memory usage:  12 % of 1893MB
Usage of /: 24% of 15G
#关闭GUI界面时的系统占用
Memory usage:  4 % of 1893MB
Usage of /: 24% of 15G

（PS：待RKNN Toolkit安装完成后可再手动开启用户界面

sudo systemctl set-default graphical.target
sudo reboot

3.3 安装Python3.7

sudo apt update #检查可更新文件
sudo apt install software-properties-common  #安装可添加源的工具
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa #添加源，否则会无法找到python3.7-dev软件包
sudo apt install python3.7-dev #安装python3.7

3.4 用virtualenv管理python版本

（开发板系统中同时存在多个 Python（Python2.7&python3.6）版本，建议使用 virtualenv来管
理 Python环境）

#创建 virtualenv环境
sudo apt install virtualenv #安装virtualenv软件
virtualenv -p /usr/bin/python3.7 venv  #创建虚拟环境
source venv/bin/activate  #激活venv环境
(venv) firefly@firefly:~$  pip3 -V #查看当前pip3所在Python的路径
pip 21.0.1 from /home/firefly/venv/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)pip
修改python默认为python3.7：
为了因为C++调用python时，默认是调用python2.7，这导致很多python3.7的语法报错。所以需要更改python默认软连接

#查看路径python,python3.7路径
which python python3.7
/usr/bin/python
/usr/bin/python3.7
sudo rm /usr/bin/python
sudo rm /usr/bin/python3
#创建python3.软连接到python&Python3
sudo ln -s /usr/bin/python3.7 /usr/bin/python
sudo ln -s /usr/bin/python3.7 /usr/bin/python3

至此Python3.7环境配置完成。
3.5 安装相关依赖包（numpy、h5py &opencv）

3.5.1 安装并更新相关依赖包

sudo apt-get update
sudo apt-get install cmake gcc g++ libprotobuf-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install liblapack-dev libjpeg-dev zlib1g-dev
pip3 install --upgrade pip #更新pip包的版本
pip3 install wheel setuptools #安装 Python 打包工具

3.5.2 安装并编译numpy、h5py

（PS：opencv-python和h5py同时依赖的numpy包的版本必须是1.16.3，故需先安装编译numpy包。较难编译和费时较长的whl包已上传至网盘，如有需要，可从文末的链接下载到PC端，通过Xftpd软件上传至开发板安装目录，离线安装即可
）
重要 ：安装包的顺序不可调换，否则默认安装的依赖包版本与RKNN所要求的冲突
执行以下命令：

pip3 install numpy==1.16.3 #安装numpy包，编译完成即可进行下一步
#或将离线包下载后安装
#pip3 install numpy-1.16.3-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
pip3 install h5py==2.8.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  #安装h5py包，编译完成即可进行下一步

这时编译h5py包报错

/tmp/pip-install-g8zeu2wp/h5py_e742916510854ca6b68f847f94f04c44/h5py/api_compat.h:27:10: fatal error: hdf5.h: No such file or directory
   #include "hdf5.h"
            ^~~~~~~~
   compilation terminated
error: command 'aarch64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1
----------------------------------------
ERROR: Command errored out with exit status 1:
需执行以下操作，安装缺少的依赖包，重新编译h5py
sudo apt-get install libhdf5-devpip3 install h5py==2.8.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#或将离线包下载后安装h5py#pip3 install h5py-2.8.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl 3.5.3 安装并编译opencv-python

安装并编译opencv-Python包，如果不指定版本，默认会从清华源下载已编译好的最新版本包opencv_python-4.5.1.48-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl (34.5 MB)，但该包默认依赖numpy的版本要求numpy>=1.19.3，RKNN Toolkit依赖的numpy版本必须是1.16.3，所以不可安装最新版本的opencv_python-4.5.1.48版本，需下载4.3.0.38版本的opencv-python源码包编译

pip3 install opencv-python==4.3.0.38  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --default-timeout=200 #安装源码包进行编译
[2021/ 21:43:23] Building wheels for collected packages: opencv-python
                           ...
[2021/ 22:51:49] Building wheel for opencv-python (PEP 517) ... done
[2021/ 22:51:49] Successfully built opencv-python
[2021/ 22:51:49] Installing collected packages: opencv-python
[2021/ 22:51:50] Successfully installed opencv-python-4.3.0.38
#或将离线包下载后安装opencv-python
#pip3 install opencv_python-4.3.0.38-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl #
大约要1小时左右方可编译完成，编译好的opencv_python-4.3.0.38-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl包可从文末链接处获取。
3.5.4 安装RKNN-Toolkit 1.6.0

执行以下命令，系统会根据RKNN的版本要求安装编译固定版本的依赖包，如psutil5.6.2 lmdb0.93 onnx1.6.0 scipy>=1.1.0 protobuf3.11.2 Pillow==5.3.0等。大概10-30分钟左右编译安装成功。其他编译好的whl依赖包不可直接用到AIO-3399ProC上，如onnx，scipy，numpy等，这些包在python中会因未知原因导入失败，并导致OpenCV、TensorFlow和RKNN-Toolkit无法使用）

(venv) firefly@firefly:~/RKNN1.6$ pip3 install rknn_toolkit-1.6.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl

3.5.5 安装TensorFlow 1.14.0

将下载好的tensorflow-1.14.0-cp37-none-linux_aarch64.whl 放置目录下，安装并编译，编译grpcio依赖包大约十多分钟，耐心等待即可。（若使用pip3 install tensorflow 会自动安装最新版本的tensorflow包，依赖的numpy包的版本与RKNN要求冲突，故需手动安装）

（venv) firefly@firefly:~/RKNN1.6$ pip3 install tensorflow-1.14.0-cp37-none-linux_aarch64.whl
  Building wheel for grpcio (setup.py) ... done
  Successfully installed absl-py-0.11.0 astor-0.8.1 gast-0.4.0 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.36.1 importlib-metadata-3.7.2 keras-applications-1.0.8 keras-preprocessing-1.1.2 markdown-3.3.4 tensorboard-1.14.0 tensorflow-1.14.0 tensorflow-estimator-1.14.0 termcolor-1.1.0 wrapt-1.12.1 zipp-3.4.1

2022-2-15 13:52:41 评论

李月如

答案对人有帮助，有参考价值 0 3.5.6 安装matplotlib 在测试官方给出的rknn-toolkitexamplesdarknetyolov3路径下的demo时，报如下错误： raceback (most recent call last): File "test.py", line 5, in from matplotlib import gridspec ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib' 可知需要安装Matplotlib依赖包，官方的docker镜像中，安装的Matplotlib版本为3.0.3，故指定该版本手动安装，但在编译过程中报错，无法成功安装，具体日志如下： (venv) firefly@firefly:~/RKNN1.4/examples/darknet/yolov3$ pip3 install matplotlib==3.0.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ERROR: Command errored out with exit status 1: command: /home/firefly/venv/bin/python3.7 -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'/tmp/pip-install-zyrjt7ya/matplotlib_d32c2949086446449427874a51fff411/setup.py'"'"'; __file__='"'"'/tmp/pip-install-zyrjt7ya/matplotlib_d32c2949086446449427874a51fff411/setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'rn'"'"', '"'"'n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, '"'"'exec'"'"'))' egg_info --egg-base /tmp/pip-pip-egg-info-v_dy1bs_ Complete output (43 lines): ============================================================================ Edit setup.cfg to change the build options BUILDING MATPLOTLIB matplotlib: yes [3.0.3] python: yes [3.7.10 (default, Feb 20 2021, 21:17:23) [GCC 7.5.0]] platform: yes [linux] REQUIRED DEPENDENCIES AND EXTENSIONS numpy: yes [version 1.16.3] install_requires: yes [handled by setuptools] libagg: yes [pkg-config information for 'libagg' could not be found. Using local copy.] freetype: no [The C/C++ header for freetype2 (ft2build.h) could not be found. You may need to install the development package.] png: yes [version 1.6.34] qhull: yes [pkg-config information for 'libqhull' could not be found. Using local copy.] OPTIONAL SUBPACKAGES sample_data: yes [installing] toolkits: yes [installing] tests: no [skipping due to configuration] toolkits_tests: no [skipping due to configuration] OPTIONAL BACKEND EXTENSIONS agg: yes [installing] tkagg: yes [installing; run-time loading from Python Tcl / Tk] macosx: no [Mac OS-X only] windowing: no [Microsoft Windows only] ] OPTIONAL PACKAGE DATA dlls: no [skipping due to configuration] ============================================================================ * The following required packages can not be built: * freetype * Try installing freetype with `apt-get install * libfreetype6-dev` and pkg-config with `apt-get * install pkg-config` ---------------------------------------- Command errored out with exit status 1: python setup.py egg_info Check the logs for full command output. ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement matplotlib==3.0.3 ERROR: No matching distribution found for matplotlib==3.0.3 由The C/C++ header for freetype2 (ft2build.h) could not be found，You may need to install the development package.报错日志可推测，是在开发环境缺少所依赖的freetype包，执行以下命令进行安装，具体日志如下： sudo apt-get install pkg-config sudo apt-get install libfreetype6-dev pip3 install matplotlib==3.0.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Building wheel for matplotlib (setup.py) ... done Created wheel for matplotlib: filename=matplotlib-3.0.3-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl Stored in directory: /home/firefly/.cache/pip/wheels/8a/bb/44/9d6804fb3c73fc4f624e76721ed032411f725ac812b070b5b9 Successfully built matplotlib Installing collected packages: python-dateutil, pyparsing, kiwisolver, cycler, matplotlib Successfully installed cycler-0.10.0 kiwisolver-1.3.1 matplotlib-3.0.3 pyparsing-2.4.7 python-dateutil-2.8.1 成功安装了Matplotlib，可继续测试官方的yolo v3 demo。 3.5.7 安装PyTorch 因项目暂时用不上PyTorch，故先不安装，可参考下列链接进行编译安装。四、测试过程 4.1 在python中测试各模块是否正常 venv) firefly@firefly:~/RKNN1.6$ python3 Python 3.7.10 (default, ) [GCC 7.5.0] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import h5py >>> h5py.__version__ '2.8.0' >>> import cv2 >>> import numpy >>> from rknn.api import RKNN >>>import tensorflow as tf >>>tf.__version__ >>>1.14.0 >>> >>> import matplotlib >>> matplotlib.__version__ '3.0.3' 4.2 运行官方提供的demo，测试RKNN是否安装成功（venv) firefly@firefly:~/RKNN1.6/examples/tensorflow/ssd_mobilenet_v1$ python3 test.py Traceback (most recent call last): File "test.py", line 61, in ... ... File "/home/firefly/venv/lib/python3.7/site- packages/tensorflow/contrib/__init__.py", line 31, in from tensorflow.contrib import cloud ImportError: cannot import name 'cloud' from 'tensorflow.contrib' 出现报错，将/home/firefly/venv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/contrib/init.py出错那行注释掉即可，并且，在下一句还需缩进，不然会提示以下错误代码： File "/home/firefly/venv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/contrib/__init__.py", line 33 from tensorflow.contrib import cluster_resolver ^ IndentationError: expected an indented block 进入/example/tflite目录下，运行test.py，测试开发环境是否正常 (venv) firefly@firefly:~/RKNN1.6/examples/tflite/mobilenet_v1$ python3 test.py --> config model done --> Loading model W:tensorflow:From /home/firefly/venv/lib/python3.7/site-packages/rknn/api/rknn.py:104: The name tf.ConfigProto is deprecated. Please use tf.compat.v1.ConfigProto instead. W:tensorflow:From /home/firefly/venv/lib/python3.7/site-packages/rknn/api/rknn.py:104: The name tf.Session is deprecated. Please use tf.compat.v1.Session instead. ... ... ... --> Building model W The target_platform is not set in config, using default target platform rk1808. ... ... done --> Export RKNN model [ done --> Init runtime environment I NPUTransfer: Starting NPU Transfer Client, Transfer version 2.1.0 (b5861e7@2020-11-23T11:50:51) D RKNNAPI: ============================================== D RKNNAPI: RKNN VERSION: D RKNNAPI: API: 1.6.0 (79320de build: 2020-12-29 10:57:09) D RKNNAPI: DRV: 1.6.0 (159d2d3 build: 2021-01-12 15:23:09) D RKNNAPI: ============================================== done --> Running model D RKNNAPI: __can_use_fixed_point: use_fixed_point = 1. mobilenet_v1 -----TOP 5----- [156]: 0.8505859375 [155]: 0.0916748046875 [205]: 0.013580322265625 [284]: 0.00646209716796875 [194]: 0.0024871826171875 done --> Evaluate model performance W When performing performance evaluation, inputs can be set to None to use fake inputs. ======================================================================== Performance ======================================================================== Total Time(us): 5561 FPS: 179.82 ======================================================================== done 执行tensorflow和Onnx文件夹下的test.py时，系统提示 E OSError: [Errno 12] Cannot allocate memory Init runtime environment failed 导入模型时同时用top工具动态检测开发板的系统状态，发现CPU占用率达到了100%，内存占用率最高达到了78%，估计是由于开发板的配置内存太小（2GB），内存不足导致demo运行失败，后续可考虑安装RKNN-Toolkit-Lite版本或安装低版本的tensorflow尝试解决此问题。在运行yolo 官方的测试脚本时，发现一直停留在Downloading yolov3.weights…命令行，参考网上的文章，并查看测试脚本，发现需要先从下载yolov3.weights，方可进行下一步测试，而由于未知原因一直无法下载，将此链接放入迅雷中将yolov3.weights文件下载至本地，通过Xftpd软件上传至对应路径即可，正常运行测试脚本。 4.3 编译安装时遇到的报错及可能解决的方法按照RK提供的安装文档方法，自行编译h5py时，会报错，提示 You must put some ‘source’ URIs in your sources.list，可按下列命令操作解决此问题。 sudo apt-get build-dep python3-h5py && pip3 install h5py sudo vim /etc/apt/sources.list #复制以下内容到编辑器中，然后ESC ，:wq保存退出 deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu trusty main restricted #Added by software-properties deb-src http://gb.archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty restricted main universe multiverse #Added by software-properties deb-src http://gb.archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty-updates restricted main universe multiverse #Added by software-properties deb-src http://gb.archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty-backports main restricted universe multiverse #Added by software-properties deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu trusty-security restricted main universe multiverse #Added by software-properties deb-src http://gb.archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty-proposed restricted main universe multiverse #Added by software-properties sudo apt-get update sudo apt-get build-dep python3-h5py && pip3 install h5py 当编译其他依赖包出错时，可能是缺少依赖工具链，可尝试下列命令： pip3 install Cython sudo apt-get install gcc python3-dev sudo apt-get install libhdf5-dev sudo apt-get install cmake gcc g++ libprotobuf-dev protobuf-compiler libgfortran5-dbg libopenblas-dev gfortran libprotoc-dev 安装官方提供的基于python3.5版本编译的opencv-headless 4.0.12.3版本时，如果import cv2报错，提示找不到libjpeg.so.62，可执行以下命令即可解决该问题。 sudo apt update sudo apt-get install libjpeg62-dev

2022-2-15 13:52:50 评论举报李富贵

答案对人有帮助，有参考价值 0 五、总结不同平台，RKNN提供的基于不同Python版本的安装包，安装时不同平台对应的依赖关系需要处理好，具体如下： 1.Windows只提供 Python3.6的安装包。 2. MacOS提供 python3.6和 python3.7的安装包。 3. ARM64平台（安装 Debian 9或 10操作系统）提供 Python3.5( Debain 9)和 Python3.7(Debian10)的安装包。 4. Linux_x64平台提供基于 python3.5和 python3.6的安装包。 5.开发板编译好的whl包一般会存放在/.cache/pip/wheels/路径下，可将这些包导出保存。 Building wheel for onnx (setup.py) ... done Created wheel for onnx: filename=onnx-1.6.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl s Stored in directory: /home/firefly/.cache/pip/wheels/... cp -ri ./wheel* /home/firefly /home/firefly 项目可能用到的指令 sudo rm -rf ~/.cache/pip #删除pip3缓存文件 source /home/firefly/venc/bin/activate #进入venc环境 #加速Python pip安装速度，更改Python软件源，操作方法： pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install pip -U #RKNN启动可视化窗口命令 python3 -m rknn.bin.visualization #打印内核调试信息 cat /proc/kmsg dmesg \| grep ov13850 #查看ov13850驱动是否正常 cd /usr/local/bin/ #相机测试脚本路径 ls /dev/video #列出设备挂载到video节点信息 v4l2-ctl -D #列出摄像头的驱动信息 v4l2-ctl -d /dev/video0 --list-formats-ext #列出视频节点设备所支持的视频格式，分辨率 v4l2-ctl --list-devices #列出视频设备挂载节点信息部署过程中生成的whl包和下载的yolov3.weights文件如有需要可在下面链接自取，因为每个人的开发环境不同，相应的whl包不保证都能正常使用，对应的whl包仅可在RKNN1.6.0，python3.7环境下安装使用。

2022-2-15 13:52:54 评论举报安喆