迅為iTOP-3576開發板采用瑞芯微RK3576高性能、低功耗的應用處理芯片，集成了4個Cortex-A72和4個Cortex-A53核心，以及獨立的NEON協處理器。它適用于ARM PC、邊緣計算、個人移動互聯網設備及其他多媒體產品。

2.1 rknn-toolkit2 環境搭建

rknn-toolkit2的環境搭建實際上就是安裝瑞芯微提供的rknn-toolkit2 whl文件，但由于各個Linux環境有著不同的Python版本，所以RK也提供了不同版本的安裝包(雖然RK也提供了arm64版本的whl，可以在開發板上進行模型轉換，但由于開發板性能遠遠比不上PC端的性能，所以只講解在PC端進行模型轉換的方法)，具體如下圖所示：

而根據不同的場景提供了三種knn-toolkit2的安裝方法，分別為直接安裝、conda虛擬環境安裝以及docker環境安裝，直接安裝的方法最為省時省力，建議大家使用第一種方法，但直接安裝會更改當前的環境，如果不想更改當前的環境可以使用第二種方法conda虛擬環境安裝，而docker環境安裝為瑞芯微已經提供了一個安裝好knn-toolkit2的ubuntu20 docker環境，加載docker環境后就可直接使用，每種方法有各自的優點和缺點，大家可以根據自己的情況 選擇對應的安裝方法。

2.1.1 直接安裝

瑞芯微提供了六個Python版本的的knn-toolkit2 whl安裝包，可以根據自己的Linux環境來選擇合適版本的安裝包，具體的對應關系如下所示：

這里以ubuntu20為例進行knn-toolkit2的安裝，ubuntu20對應的python版本為3.8，具體如下所示：

然后來到rknn-toolkit2/rknn-toolkit2/packages/X86_64目錄下，如下圖所示：

這里要用到的為Python3.8的依賴項文件以及rknn_toolkit2 whl文件，具體如下所示：

首先使用以下命令安裝依賴項，如下圖所示：

pip install -r requirements_cp38-2.3.0.txt -ihttps://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/

中間會遇到一些警告忽略即可,

然后使用以下命令安裝rknn_toolkit2 whl文件，安裝過程如下圖所示：

pip install rknn_toolkit2-2.3.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/

安裝完成之后輸入python3進入python命令行，然后依次輸入以下內容，能打印出rknn_

toolkit2版本證明安裝成功，如下圖所示：

from rknn.api import RKNN

RKNN(verbose=True)

至此，直接安裝rknn_toolkit2就演示完成了，在后面的小節中會對rknn_toolkit2的實際功能進行演示。

2.1.2 conda 虛擬環境安裝本小節要用到的軟件安裝包路徑為“iTOP-3576開發板\02_【iTOP-RK3576開發板】開發資料\05_NPU例程測試配套資料\03_miniconda”

在上個小節中講解了在Linux環境中直接安裝rknn_toolkit2的方法，但這種方法可能會影響本地的環境，將之前配置的一些環境依賴搞亂，為了解決這種問題可以使用conda創建一個rknn_toolkit2專屬python環境，從而實現不同環境之間的隔離問題。

conda可以直接在https://repo.anaconda.com/miniconda/網站進行下載，也可以之間使用迅為已經下載好的安裝包，最后將它拷貝到Linxu環境中，拷貝完成如下圖所示：

然后使用chmod命令賦予該文件可執行權限，然后運行，

根據步驟進行安裝即可，安裝完成之后重新打開一個終端，或者使用下面的source命令重新加載環境變量，就會在終端的最前面多出base的字符，

source ~/.bashrc

最前方為bash表示處在默認的配置環境，這時候需要創建rknn_toolkit2專屬python環境， 可以使用以下命令創建一個名為rknn的、Python版本為3.8的虛擬環境，注：這里的Python版本可以任意設置，只需要選擇同版本的rknn_toolkit2 whl包即可。

conda create -n rknn python=3.8

虛擬環境創建完成如下圖所示：

然后使用“conda activate rknn”命令激活剛剛創建完成的rknn環境，激活完成之后終端最前方的base字符會更改為rknn，

然后來到rknn-toolkit2/rknn-toolkit2/packages/x86_64目錄下，

由于前面創建的是Python版本為3.8的環境，所以這里要用到的為Python3.8的依賴項文件以及rknn_toolkit2 whl文件，具體如下所示：

首先使用以下命令安裝依賴項，如下圖所示：

pip install -r requirements_cp38-2.3.0.txt -ihttps://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/

安裝完成如下圖所示：

然后使用以下命令安裝rknn_toolkit2 whl文件，安裝過程如下圖所示：

pip install

rknn_toolkit2-2.3.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

-i

https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/

安裝完成之后輸入python3進入python命令行，然后依次輸入以下內容，能打印出rknn_ toolkit2版本證明安裝成功，如下圖所示：

from rknn.api import RKNN

RKNN(verbose=True)

至此，使用conda虛擬環境安裝rknn_toolkit2就演示完成了，在后面的小節中會對rknn_t oolkit2的實際功能進行演示。