RKNN-toolkit-1.7.1 Installer les enregistrements de piégeage des fosses (installé avec succès)

RKNN-toolkit-1.7.1 Installer les enregistrements de piégeage des fosses

Enquête préliminaire

• yolov5 à rknn
• rv1126 yolov5 à rknn
• Documentation sur les opérations de démarrage rapide de RKNN-toolkit

Configuration de l'environnement RKNN-toolkit-1.7.1 (Ubuntu18.04, ne suivez pas si vous marchez sur le piège, vous pourrez suivre la configuration de Windows plus tard)

Installer Anaconda3

• Accédez au site officiel pour télécharger.
• Installer:

./Anacondaxxxxxx.sh

• Configurez les variables d'environnement :

# 修改 vi 配置文件解决 i 无法进入 insert 模式
cd /etc/vim
chmod a+w vimrc.tiny
打开 vimrc.tiny，修改 set compatible 为 set nocompatible
# 打开 .bashrc 文件，若无初始化则在最后一行加上，否则不加
vi ./.bashrc
export PATH=$PATH:/安装目录/anaconda3/bin
# 激活
source ./.bashrc

• Créez et activez un environnement python3.6 :

conda create -n rv1126 python=3.6
source activate rv1126

Configurer l'environnement Python

• pip change de source .

• Dépendances Python officielles :

  •   pip install tensorflow==1.14.0 
      pip install torch==1.5.1 torchvision==0.4.0 
      pip install mxnet==1.5.0
    

  • Installez tensorflow==1.14.0 :

    pip install tensorflow==1.14.0 
    

  • Pour installer Torch, accédez à la bibliothèque du package d'installation sur le site officiel pour télécharger le package d'installation et installez :

    wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.5.1%2Bcpu-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
    pip install "torch-1.5.1+cpu-cp36-cp36m-lin_amd64.whl"
    

  • Pour installer torchvision, accédez à la bibliothèque du package d'installation sur le site officiel pour télécharger le package d'installation et installez :

    wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torchvision-0.4.0%2Bcpu-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
    pip install "torchvision-0.4.0+cpu-cp36-cp36m-win_amd64.whl"
    

  • Installez mxnet==1.5.0 :

    pip install mxnet==1.5.0
    

• Installez rknn-toolkit-1.7.1 :

  •   pip install rknn_toolkit-1.7.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 
    

  • L'erreur est signalée comme suit :

    • 

    • 

    • Recherchez le numéro de version lors de l'installation :

    • Devinez : les lmdb-0.93 et ​​psutil-5.6.2 requis sont introuvables sous Linux.

• vérifier:

  • Allez sur le site officiel de pip pour vérifier le package d'installation de lmdb : on constate qu'il n'y a pas de version Linux de lmdb-0.93.
  • Allez sur le site officiel de pip pour vérifier le package d'installation de psutil : on constate qu'il n'y a pas de version Linux de psutil-5.6.2.

• Devinez : RNKK-toolkit-1.7.1 n'est pas encore adapté à Ubuntu.

Configuration de l'environnement RKNN-toolkit-1.7.1 (Windows)

Installer Anaconda3

• Accédez au site officiel pour télécharger et installer.

• Créez et activez un environnement python3.6 :

  •   conda create -n rv1126 python=3.6
      conda activate rv1126
    

Configurer l'environnement Python

• pip change de source .

• Dépendances Python officielles :

  •   pip install tensorflow==1.14.0 
      pip install torch==1.5.1 torchvision==0.4.0 
      pip install mxnet==1.5.0
    

• Installez tensorflow==1.14.0 :

  pip install tensorflow==1.14.0 
  

• Pour installer Torch, accédez à la bibliothèque du package d'installation sur le site officiel pour télécharger le package d'installation et installez :

  pip install "torch-1.5.1+cpu-cp36-cp36m-win_amd64.whl"
  

• Pour installer torchvision, accédez à la bibliothèque du package d'installation sur le site officiel pour télécharger le package d'installation et installez :

  pip install "torchvision-0.4.0+cpu-cp36-cp36m-win_amd64.whl"
  

• Installez mxnet==1.5.0 :

  pip install mxnet==1.5.0
  

• Installez rknn-toolkit-1.7.1 :

  pip install rpip install rknn_toolkit-1.7.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
  

  • Erreur:

    • Parce que les requêtes sur lesquelles mxnet s'appuie sont en conflit avec les requêtes sur lesquelles s'appuie rknn-toolkit.

    • Après avoir essayé de remplacer plusieurs versions de mxnet : j'ai découvert que mxnet-1.0.0 ne remplacerait ni numpy ni les requêtes, ce qui entraînerait un conflit avec le package de dépendances rknn-toolkit. rknn-toolkit-1.7.1 n'a pas non plus de dépendances et signale des erreurs. Le code de remplacement est le suivant :

    •   pip uninstall mxnet
        pip install mxnet==1.0.0