百木园官方numpy1.16.3,scipy,onnx的whl包有问题，不要直接安装，自己编译。
1.1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
1.2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。
2.0 安装相关依赖包（numpy、h5py 、opencv、scipy）
2.0.1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
报错：sudo apt-get update出错
No module named \'apt_pkg\'问题
sudo vi /usr/bin/apt-add-repository #! /usr/bin/python3.6 cd /usr/lib/python3/dist-packages sudo cp apt_pkg.cpython-36m-aarch64-linux-gnu.so apt_pkg.so
2.0.2 安装并编译numpy、h5py
注：直接安装离线安装包安装完成要验证一下，避免后续找不到问题出在哪。
（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）
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：
注意：numpy,scipy,onnx官方给的包有问题，尽量自己编译。
pip3 install numpy==1.16.3 #安装numpy包，编译完成即可进行下一步
sudo apt-get install libhdf5-dev
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
#验证是否安装成功
import numpy
numpy.__version__
import h5py
2.0.3 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
opencv-python的各个版本可此链接下载https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/
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
#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。
2.0.4 安装并编译scipy
sudo apt-get install gfortran
pip3 install scipy==1.3.0
2.0.4 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。
（RKNN的各个版本可从此链接下载http://repo.rock-chips.com/pypi/simple/，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）
pip3 install rknn_toolkit-1.6.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
2.0.5 安装TensorFlow 1.14.0
下载地址：http://repo.rock-chips.com/pypi/simple/
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）
基于arm的已编译好的各版本tensorflow whl包也可从此地址下载https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases。
pip3 install grpcio==1.36.1 --default-timeout=200
pip3 install tensorflow-1.14.0-cp37-none-linux_aarch64.whl --default-timeout=200
2.0.6 安装matplotlib
下载地址：http://repo.rock-chips.com/pypi/simple/
pip3 install matplotlib-3.2.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
3、测试官方给出的rknn-toolkit\\examples\\darknet\\yolov3路径下的demo
3.1 在python中测试各模块是否正常
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\'
3.2 运行官方提供的demo，测试RKNN是否安装成功
先从https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights下载yolov3.weights
firefly@firefly:~/RKNN1.6/examples/tensorflow/ssd_mobilenet_v1$ python3 test.py
Traceback (most recent call last): File \"test.py\", line 61, in <module> ... ... File \"/home/firefly/venv/lib/python3.7/site- packages/tensorflow/contrib/__init__.py\", line 31, in <module> from tensorflow.contrib import cloud ImportError: cannot import name \'cloud\' from \'tensorflow.contrib\'
解决方法：
打开
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/contrib/__init__.py 找到 \"from tensorflow.contrib import cloud\"，注释掉
缩进下一行 from tensorflow.contrib import cluster_resolver
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
firefly@firefly:~/RKNN1.6/examples/tflite/mobilenet_v1$ python3 test.py
--> config model
done
--> Loading model
W:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/rknn/api/rknn.py:104: The name tf.ConfigProto is deprecated. Please use tf.compat.v1.ConfigProto instead.
W:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/rknn/api/rknn.py:104: The name tf.Session is deprecated. Please use tf.compat.v1.Session instead.
W:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/rknn/api/rknn.py:104: The name tf.placeholder is deprecated. Please use tf.compat.v1.placeholder instead.
done
--> Building model
W The target_platform is not set in config, using default target platform rk1808.
W:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/rknn/api/rknn.py:244: The name tf.reset_default_graph is deprecated. Please use tf.compat.v1.reset_default_graph instead.
W:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/rknn/api/rknn.py:244: The name tf.FIFOQueue is deprecated. Please use tf.queue.FIFOQueue instead.
W:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py:1814: py_func (from tensorflow.python.ops.script_ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
tf.py_func is deprecated in TF V2. Instead, there are two
options available in V2.
- tf.py_function takes a python function which manipulates tf eager
tensors instead of numpy arrays. It\'s easy to convert a tf eager tensor to
an ndarray (just call tensor.numpy()) but having access to eager tensors
means `tf.py_function`s can use accelerators such as GPUs as well as
being differentiable using a gradient tape.
- tf.numpy_function maintains the semantics of the deprecated tf.py_func
(it is not differentiable, and manipulates numpy arrays). It drops the
stateful argument making all functions stateful.
W:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/rknn/api/rknn.py:244: The name tf.nn.avg_pool is deprecated. Please use tf.nn.avg_pool2d instead.
W:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/rknn/api/rknn.py:244: add_dispatch_support.<locals>.wrapper (from tensorflow.python.ops.array_ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use tf.where in 2.0, which has the same broadcast rule as np.where
done
--> Export RKNN model
done
--> Init runtime environment
E Only support ntb mode on ARM64 platform. But can not find device with ntb mode.
E Catch exception when init runtime!
E Traceback (most recent call last):
E File \"rknn/api/rknn_base.py\", line 815, in rknn.api.rknn_base.RKNNBase.init_runtime
E File \"rknn/api/rknn_runtime.py\", line 170, in rknn.api.rknn_runtime.RKNNRuntime.__init__
E File \"rknn/api/rknn_platform_utils.py\", line 307, in rknn.api.rknn_platform_utils.start_ntp_or_adb
E Exception: Init runtime environment failed!
Init runtime environment failed
解决方法：
更新NPU驱动 ：
sudo apt install firefly-3399pronpu-driver
重启设备
再次运行test.py
执行tensorflow和Onnx文件夹下的test.py
后续可以根据需要安装其他依赖包，示例运行成功一个就说明rknn已经安装好了。
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
4、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。
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
来源：https://www.cnblogs.com/wangchuan753/p/16160836.html
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