欢迎学习RKNN系列相关文章，从模型转换、精度分析，评估到部署，推荐好资源：
一、Ubuntu系统上安装rknn-toolkit
二、使用rknn-toolkit将Pytorch模型转为RKNN模型
三、RKNN模型的评估和推理测试
四、RKNN模型量化精度分析及混合量化提高精度
五、RKNN模型性能评估和内存评估
六、rknn-toolkit-lite2部署RKNN模型到开发板上（python版）
七、RKNN C API开发板上落地部署RKNN模型
八、RKNN零拷贝API开发板落地部署RKNN模型
在RKNN模型部署前，需要注意以下几点：
（1）硬件平台兼容性:
确保你的开发板与 RKNN Toolkit Lite2 兼容。目前，RKNN Toolkit Lite2 支持 Rockchip RK3566、RK3588、RK3399 等平台。
确认开发板的 NPU 型号和版本与 RKNN 模型的 NPU 算子兼容。
（2）模型转换:
使用 RKNN Toolkit 或 RKNNConverter 工具将 PyTorch、TensorFlow 等框架模型转换为 RKNN 模型。
转换时，需要指定目标硬件平台和 NPU 型号。
确保模型转换成功，并生成相应的 RKNN 模型文件。
关于模型转换的教程，参考我另外一篇博文：Pytorch转RKNN模型
（3）部署环境:
在开发板上安装 RKNN Runtime 和相关依赖库。
确认开发板的系统版本和编译环境与 RKNN Toolkit Lite2 兼容。
（4）模型加载:
使用 RKNN Toolkit Lite2 提供的 API 加载 RKNN 模型。
需指定模型文件路径以及其他参数。
（5）模型推理:
使用 RKNN Toolkit Lite2 提供的 API 进行模型推理。
需提供输入数据和相关参数。
（6）性能优化:
可以使用 RKNN Toolkit Lite2 提供的性能分析工具分析模型性能。
根据分析结果，可以对模型进行优化，以提高推理速度和降低功耗。
一、源码包准备
本配套源码包的获取方式为文章末扫码到公众号「视觉研坊」中回复关键字：RKNN Lite2开发板部署。获取下载链接。
下载解压后的样子如下：
二、环境准备
先在开发板上运行rknn_server，通过adb连通开发板，在开发板系统上安装python编译环境。
2.1 安装Miniconda
在开发板系统上安装Miniconda的详细教程，见我另外一篇博客：Miniconda安装
2.2 新建虚拟环境
上一步Miniconda安装好后，在此基础上安装一个新的虚拟环境，如下，：
查看已有虚拟环境命令为：
conda env list
创建新虚拟环境命令为：
conda create -n name python=3.9
上面步骤创建好后激活虚拟环境，如下：
激活命令为:
conda activate name
2.3 安装rknn_toolkit_lite2包
rknn_toolkit_lite2包的轮子文件，在我提供源码包中的packages文件夹中，如下：
在激活的虚拟环境中，进入到存放轮子文件目录下，使用下面命令安装：
pip install rknn_toolkit_lite2-1.6.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
2.4 安装OpenCV包
在同样的虚拟环境下，使用下面命令安装opencv：
pip install opencv-python -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
三、推理
上面环境都准备好后，在终端通过命令进入到源码包目录下，运行下面命令即可在开发板上推理RKNN模型。
python rknntoolkit_lite2_inference.py
3.1 代码
此代码对应源码包中的rknntoolkit_lite2_inference.py脚本。
from rknnlite.api import RKNNLite
import cv2
import numpy as np
def show_outputs(output):
output_sorted = sorted(output,reverse = True)
top5_str = '\n----------top5-----------\n'
for i in range(5):
value = output_sorted[i]
index = np.where(output == value)
for j in range(len(index)):
if (i + j) >= 5:
break
if value > 0:
top1 = "{}:{}\n".format(index[j],value)
else:
top1 = "-1:0.0\n"
top5_str += top1
print(top5_str)
def show_perfs(perfs):
perfs = "perfs:{}\n".format(perfs)
print(perfs)
def softmax(x):
return np.exp(x)/sum(np.exp(x))
if __name__ == "__main__":
rknn = RKNNLite()
# 使用load_rknn接口直接加载RKNN模型
rknn.load_rknn(path="resnet18.rknn")
# 调用init_runtime接口初始化运行时环境
rknn.init_runtime(
core_mask = 0, # core_mask表示NPU的调度模式，设置为0时表示自由调度，设置为1，2，4时分别表示调度某个单核心，设置为3时表示同时调度0和1两个核心，设置为7时表示1，2，4三个核心同时调度
# targt = "rk3588"
)
# 使用Opencv读取图片
img = cv2.imread("space_shuttle_224.jpg")
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 调用inference接口进行推理测试
output = rknn.inference(
inputs=[img],
data_format=None
)
show_outputs(softmax(np.array(output[0][0]))) # 根据概率排名，打印出前5名的概率
rknn.release()
3.2 开发板推理结果
运行上面脚本，输出推理结果如下：
打开源码包中的图片和imagenet1000标签.txt文件对照查看，推理预测的结果与标签文件对应的类名一致，说明开发板推理结果正确，如下：
四、总结
以上就是rknn-toolkit-lite2部署RKNN模型到开发板上的详细过程，CAPI开发板部署见下一期博文。
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