1,安装Python3.5

sudo apt-get install python3.5

2.安装pip3

sudo apt-get install python3-pip

3.获取RKNN-Toolkit安装包

https://eyun.baidu.com/s/3qZUVUEg#sharelink/path=%2F

(来自官网http://t.rock-chips.com/portal.php?mod=list&catid=11&product_id=4)

   a)进入package目录；

cd package/

   b)安装Python依赖

pip3 install tensorflow        
pip3 install opencv-python

c)安装RKNN-Toolkit       

pip3  install wheel
sudo pip3 install rknn_toolkit-1.2.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

   若出现rknn_toolkit-1.2.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.

需要查看python的版本是否是python3.5，若是python3.6 则选择cp36-cp36m
d)检查RKNN-toolkit是否安装成功       

rk@rk:~/rknn-toolkit-v1.2.1/package$ python3 
>>> from rknn.api import RKNN 
>>>

如果导入 RKNN 模块没有失败， 说明安装成功。

4.在 PC 上仿真 运行示例

RKNN Toolkit 自带了一个 RK1808 的模拟器，可以用来仿真模型在 RK1808 上运行时的行为。这里以mobilenet_v1 为例。 示例中的 mobilenet_v1 是一个 Tensorflow Lite 模型，用于图片分类 ，它是在模拟器上运行的 。运行该示例的步骤如下：
1. 进入 example/ mobilenet_v1 目录

rk@rk:~/rknn-toolkit-v1.2.1/package$ cd ../example/mobilenet_v1 
rk@rk:~/rknn-toolkit-v1.2.1/example/mobilenet_v1$
2. 执行 test .py 脚本
rk@rk:~/rknn-toolkit-v1.2.1/example/mobilenet_v1$ python3 test.py
3. 脚本执行完后得到如下结果：
--> config model 
done 
--> Loading model 
done 
--> Building model 
done 
--> Export RKNN model 
done

这个例子涉及到的主要操作有：创建RKNN 对象；模型配置；加载 TensorFlow L ite 模型；构建 RKNN 模型；导出 RKNN 模型；加载图片并推理 ，得到 TOP5 结果 ；评估模型性能；释放 RKNN对象。example目录中的 mobilenet _v2 和 mobilenet ssd 示例的执行方式与 mobilenet _v1 相同，只是mobilenet ssd 示例中要 执行的脚本是 ssd.py ，且该示例执行完后会输出一张 out.jpg 图像，它会把检测到的对象在 图像 中用方框框出来。

3.3.2 在 RK1808 上运行示例
这里以mobilenet_v1 为例。 工具包中带的 mobilenet_v1 示例是在 PC 模拟器上运行的，如果要在 RK1808 EVB 板 上运行这个示例，可以参考以下步骤
1. 进入 example/mobilenet_v 1 目录

rk@rk:~/rknn-toolkit-v1.2.1/example/mobilenet_v1$

2. 修改 test.py 脚本 里的初始化环境变量时带的参数

rk@rk:~/rknn-toolkit-v1.2.1/example/mobilenet_v1$ vim test.py 
# 找到脚本里初始化环境变量的方法init_runtime，如下 
ret = rknn.init_runtime() 
# 修改该方法的参数 
ret = rknn.init_runtime(target=’rk1808’, device_id=’ 0123456789ABCDEF’) 
# 保存修改并退出

3. 执行 test.py 脚本，得到如下结果
 

rk@rk:~/rknn-toolkit-v1.2.1/example/mobilenet_v1$ python test.py 
--> config model 
done 
--> Loading model 
done 
--> Building model 
done 
--> Export RKNN model 
done

测试caffe时会提示缺一个文件caffemodel，你可以从错误说明里下载它，也可以从此处下载。