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【人工智能】
3399pro 更新 rknn 三件套 1.4.0 !!!
发表于 2020-12-7 16:43:16
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本帖最后由 板蓝根 于 2020-12-15 17:11 编辑
- rknn-toolkit -> 模型转换推理的 python 环境开工具
- DRV -> npu 和上位机通信的服务
- API -> 调用 npu 硬件资源的 api 接口
Firefly 已经把关于 npu 相关的服务程序打包成 deb 包并且推上了 apt 服务器,使用 apt 就可轻松完成更新。- 查看当前 DRV 版本
- firefly@firefly:~$ dpkg -l | grep 3399pro
- ii firefly-3399pronpu-driver 1.4.0 arm64 <insert up to 60 chars description
复制代码 如果 DRV 版本为 1.4.0 就不需要更新跳过此步,否则使用 apt- sudo apt update
- sudo apt install firefly-3399pronpu-driver
复制代码
- 百度云盘拉去 rknn-toolkit-1.4.0.7z 包并且解压
- 地址:https://pan.baidu.com/s/1bSiUHo-HT5yOP3UuxVg24A
- 密码: r5tt
复制代码 - 安装 python3.5
- sudo apt update
- sudo apt install software-properties-common
- sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
- sudo apt install python3.5-dev
复制代码 - 由于 ubuntu18.04 自带 python3.6 所以需要安装 virtualenv 对多个 python 版本进行管理
- sudo apt install virtualenv
- virtualenv -p /usr/bin/python3.5 venc ; source venc/bin/activate
复制代码 - 如果安了 pip3 可以看到当前 python 版本为 3.5
- (venv) firefly@firefly:~$ pip3 -V
- pip 20.3.1 from /home/firefly/venv/lib/python3.5/site-packages/pip (python 3.5)
复制代码 - 到此为止,python环境已经准备完毕,然后可以根据代码包 doc/Rockchip_Quick_Start_RKNN_Toolkit_V1.4.0_CN.pdf 中的 "6.2 安装 RKNN-Toolkit" 完成安装。
- 注意:Rokchip 发布的 whl 安装包中也支持 python3.7,但是 Tensorflow 官方并不支持 python3.7。网上也有介绍直接使用 python3.6 的 Tensorflow whl 安装包通过小量修改来安装到 python3.7 的环境中(本人试过确实可以),但是为了少走弯路和稳定性还是老老实实安装 python3.5 的吧。另外 rknn-toolkit 也可以安装在 PC 上主要用作模型转换,具体方法请参考 doc/ 下文档,PC下安装按着文档走比较顺利,这里就不做介绍了。
- 在完成了 rknn-toolkit 安装后其实同时已经完成了 api 的更新了,如果直接使用 rknn-toolkit 进行开发就可以看到内部调用 api 的版本就是 1.4.0,如
- firefly@firefly:~/rknn-toolkit/examples/tensorflow/ssd_mobilenet_v1$ python ssd.py
- --> Init runtime environment
- I NPUTransfer: Starting NPU Transfer Client, Transfer version 2.0.0 (8f9ebbc@2020-04-03T09:12:43)
- D RKNNAPI: ==============================================
- D RKNNAPI: RKNN VERSION:
- D RKNNAPI: API: 1.4.0 (b4a8096 build: 2020-08-12 10:16:10)
- D RKNNAPI: DRV: 1.4.0 (b4a8096 build: 2020-09-14 11:15:57)
- D RKNNAPI: ==============================================
- done
- --> Running model
- D RKNNAPI: __can_use_fixed_point: use_fixed_point = 1.
- done
- W When performing performance evaluation, inputs can be set to None to use fake inputs.
- D RKNNAPI: __can_use_fixed_point: cache use_fixed_point = 1.
- ========================================================================
- Performance
- ========================================================================
- Total Time(us): 16514
- FPS: 60.55
- ========================================================================
复制代码 - Rockchip rknn api 除了支持 python 接口同时也支持 C/C++ 接口,下载 rknpu 仓库就可以获取对应库文件和 demo 了
- git clone https://github.com/FireflyTeam/rknpu.git -b rk
复制代码
- 此流程在 AIO-3399PROC 上( 硬件:6G 版本,软件:AIO-RK3399PROC-UBUNTU18.04-GPT-20200518-1406.img)验证通过
- 3G 版本可能安装 rknn-toolkit 编译时会出现内存不足杀掉进程,你可以选择关掉桌面环境来安装,或者直接使用 rknn-toolkit-lite(在 rknn-toolkit 包内以包含)。lite 版本只包含推理功能,模型转换可以挪到 PC 机工作。
- 流程中不同固件环境可能出现环境依赖缺失,pip3 安装错误提示相当详细,根据提示使用 apt 基本上可以解决所有依赖问题。
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