[Instalación en Win10 usando la herramienta RKNN + instalación a través de Docker]

Referencias: https://www.cnblogs.com/kxqblog/p/16370068.html

Actualización 20230615: El contenido anterior falló al apuntar a RK3588. Lo resolví nuevamente a través de la ventana acoplable.
1) Resumen del uso de Docker para crear un entorno de aprendizaje profundo de Linux en el sistema Windows
2) PDF de referencia oficial: rknn-toolkit2
/Rockchip_Quick_Start_RKNN_SDK_V1.5.0_CN.pdf
5) Información oficial de github: rockchip-linux

--------------------------------Lo anterior es el contenido actualizado, lo siguiente es el contenido original----- ------- ----------------------------------------

1. Entorno Python y otras dependencias:

• Python3.6 (a partir del 8 de junio de 2023, rknn_toolkit solo es compatible con Python 3.6)
• ventanas 10
• instalación de pip tensorflow == 1.14.0
• antorcha1.10.1+visión de la antorcha de la CPU0.11.2+cpu antorchaaudio==0.10.1
• mxnet==1.7.0
• opencv-python-4.6.0.66
• gluoncv
• lmdb-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64
• rknn_toolkit_lite-1.7.1-cp36-cp36m-win_amd64 (se producirán problemas de compatibilidad con la versión 1.7.3)

2. Cree un entorno virtual e instale dependencias.

Personalmente, le recomiendo que cree un nuevo entorno virtual en Conda para la instalación. El entorno virtual se llama rknn . Por supuesto, también puede tener otro nombre.

2.1 Crear un entorno virtual

conda create --name=rknn python=3.6.8

2.2 Ingrese al entorno virtual

conda activate rknn

2.3 Instalar el marco de aprendizaje profundo

Después de ingresar al entorno virtual, ejecute el siguiente comando para instalar el marco de aprendizaje profundo, como Tensorflow, Pytorch, Keras, etc.

pip install tensorflow==1.14.0
pip install torch==1.10.1+cpu torchvision==0.11.2+cpu torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html
pip install mxnet==1.7.0
pip install opencv-python-4.6.0.66
pip install gluoncv

2.4 Instalar la base de datos lmdb

Vaya a pypi para descargar lmdb-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl y colóquelo debajo del archivo especificado (el mío es: C:\Users\Admin\Downloads ), ejecute el comando de instalación:

pip install lmdb-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

2.5 Instalar el kit de herramientas rknn

Vaya a github para descargar el archivo comprimido rknn-toolkit-v1.7.1, descomprímalo e instale rknn_toolkit_lite-1.7.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl con pip . Puedes copiarlo y ponerlo en la carpeta especificada, por ejemplo, yo lo copié en C:\Users\Admin\Downloads .

pip install rknn_toolkit_lite-1.7.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

La instalación de red instalará automáticamente otras dependencias requeridas.

3. Pruebe si la instalación se realizó correctamente.

Para verificar si rknn se instaló correctamente, ingrese el siguiente comando:

python

from rknn.api import RKNN

Si no se informa ningún error, la instalación de RKNN se realizó correctamente.