[RKNN 도구를 사용하여 Win10에 설치 + docker를 통해 설치]

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

업데이트 20230615: RK3588을 대상으로 할 때 이전 콘텐츠가 실패했는데, docker를 통해 다시 해결했습니다.
1) Windows 시스템에서 docker를 사용한 Linux 딥러닝 환경 구축 요약
2) 공식 참조 PDF: rknn-toolkit2
/Rockchip_Quick_Start_RKNN_SDK_V1.5.0_CN.pdf
5) 공식 github 정보: rockchip-linux

-------------------위는 업데이트된 내용이고, 아래는 원본 내용입니다---- ------- --------------

1. Python 환경 및 기타 종속성:

• Python3.6(2023년 6월 8일 기준, rknn_toolkit은 Python 3.6만 지원)
• 윈도우 10
• pip 설치 텐서플로우==1.14.0
• 토치1.10.1+CPU 토치비전0.11.2+CPU 토치오디오==0.10.1
• mxnet==1.7.0
• opencv-python-4.6.0.66
• 글루온cv
• lmdb-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64
• rknn_toolkit_lite-1.7.1-cp36-cp36m-win_amd64(버전 1.7.3에서는 호환성 문제가 발생함)

2. 가상 환경 생성 및 종속성 설치

개인적으로 설치를 위해 Conda 아래에 새로운 가상 환경을 생성하는 것을 추천하는데, 가상 환경의 이름은 rknn 이며 , 물론 다른 이름으로 명명할 수도 있습니다.

2.1 가상 환경 만들기

conda create --name=rknn python=3.6.8

2.2 가상 환경 들어가기

conda activate rknn

2.3 딥러닝 프레임워크 설치

가상 환경에 진입한 후 다음 명령을 실행하여 Tensorflow, Pytorch, Keras 등 딥러닝 프레임워크를 설치합니다.

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 lmdb 데이터베이스 설치

pypi 로 이동하여 lmdb-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl을 다운로드 하고 지정된 파일(내 파일은 C:\Users\Admin\Downloads ) 아래에 놓고 설치 명령을 실행합니다.

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

2.5 rknn-툴킷 설치

github로 이동하여 rknn-toolkit-v1.7.1 압축 파일을 다운로드하고 압축을 푼 후 pip 를 사용하여 rknn_toolkit_lite-1.7.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl을 설치하세요 . 복사하여 지정된 폴더에 넣을 수 있습니다. 예를 들어 저는 C:\Users\Admin\Downloads 에 복사했습니다 .

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

네트워크 설치는 기타 필수 종속성을 자동으로 설치합니다.

3. 설치 성공 여부 테스트

rknn이 성공적으로 설치되었는지 확인하려면 다음 명령을 입력하십시오.

python

from rknn.api import RKNN

오류가 보고되지 않으면 RKNN 설치가 성공한 것입니다.