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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
synced 2025-10-31 20:02:53 +08:00
4ffcfbe726
* 10-29/14:05 * 新增cmake * 新增rknpu2 backend * 10-29/14:43 * Runtime fd_type新增RKNPU代码 * 10-29/15:02 * 新增ppseg RKNPU2推理代码 * 10-29/15:46 * 新增ppseg RKNPU2 cpp example代码 * 10-29/15:51 * 新增README文档 * 10-29/15:51 * 按照要求修改部分注释以及变量名称 * 10-29/15:51 * 修复重命名之后，cc文件中的部分代码还用旧函数名的bug * 10-29/22:32 * str(Device::NPU)将输出NPU而不是UNKOWN * 修改runtime文件中的注释格式 * 新增Building Summary ENABLE_RKNPU2_BACKEND输出 * pybind新增支持rknpu2 * 新增python编译选项 * 新增PPSeg Python代码 * 新增以及更新各种文档 * 10-30/14:11 * 尝试修复编译cuda时产生的错误 * 10-30/19:27 * 修改CpuName和CoreMask层级 * 修改ppseg rknn推理层级 * 图片将移动到网络进行下载 * 10-30/19:39 * 更新文档 * 10-30/19:39 * 更新文档 * 更新ppseg rknpu2 example中的函数命名方式 * 更新ppseg rknpu2 example为一个cc文件 * 修复disable_normalize_and_permute部分的逻辑错误 * 移除rknpu2初始化时的无用参数 * 10-30/19:39 * 尝试重置python代码 * 10-30/10:16 * rknpu2_config.h文件不再包含rknn_api头文件防止出现导入错误的问题 * 10-31/14:31 * 修改pybind，支持最新的rknpu2 backends * 再次支持ppseg python推理 * 移动cpuname 和 coremask的层级 * 10-31/15:35 * 尝试修复rknpu2导入错误 * 10-31/19:00 * 新增RKNPU2模型导出代码以及其对应的文档 * 更新大量文档错误 * 10-31/19:00 * 现在编译完fastdeploy仓库后无需重新设置RKNN2_TARGET_SOC * 10-31/19:26 * 修改部分错误文档 * 10-31/19:26 * 修复错误删除的部分 * 修复各种错误文档 * 修复FastDeploy.cmake在设置RKNN2_TARGET_SOC错误时，提示错误的信息 * 修复rknpu2_backend.cc中存在的中文注释 * 10-31/20:45 * 删除无用的注释 * 10-31/20:45 * 按照要求修改Device::NPU为Device::RKNPU，硬件将共用valid_hardware_backends * 删除无用注释以及debug代码 * 11-01/09:45 * 更新变量命名方式 * 11-01/10:16 * 修改部分文档，修改函数命名方式 Co-authored-by: Jason <jiangjiajun@baidu.com>
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# 安装rknn_toolkit2仓库
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## 下载rknn_toolkit2
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rknn_toolkit2的下载一般有两种方式，以下将一一介绍:
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* github仓库下载
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github仓库中提供了稳定版本的rknn_toolkit2下载
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```bash
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git clone https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2.git
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```
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* 百度网盘下载
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在有些时候，如果稳定版本的rknn_toolkit2存在bug，不满足模型部署的要求，我们也可以使用百度网盘下载beta版本的rknn_toolkit2使用。其安装方式与
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稳定版本一致
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```text
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链接：https://eyun.baidu.com/s/3eTDMk6Y 密码：rknn
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```
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## 安装rknn_toolkit2
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安装rknn_toolkit2中会存在依赖问题，这里介绍以下如何安装。首先，因为rknn_toolkit2依赖一些特定的包，因此建议使用conda新建一个虚拟环境进行安装。
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安装conda的方法百度有很多，这里跳过，直接介绍如何安装rknn_toolkit2。
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### 下载安装需要的软件包
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```bash
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sudo apt-get install libxslt1-dev zlib1g zlib1g-dev libglib2.0-0 \
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libsm6 libgl1-mesa-glx libprotobuf-dev gcc g++
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```
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### 安装rknn_toolkit2环境
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```bash
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# 创建虚拟环境
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conda create -n rknn2 python=3.6
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conda activate rknn2
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# rknn_toolkit2对numpy存在特定依赖,因此需要先安装numpy==1.16.6
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pip install numpy==1.16.6
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# 安装rknn_toolkit2-1.3.0_11912b58-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
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cd ~/下载/rknn-toolkit2-master/packages
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pip install rknn_toolkit2-1.3.0_11912b58-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
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```
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## 其他文档
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- [onnx转换rknn文档](./export.md) |