0. 环境

戴尔i5-10500机子安装ubuntu18
F2进入bios，F12进入boot选项。U盘要插入机箱后面黑色的USB口，蓝色的无法识别启动盘。

戴尔新机默认无法安装老系统，需要进行以下操作：
1、硬盘模式改成AHCI:在System configuration\SATA Operation下选择AHCI。

2、PPT ON选项取消：在Security\PPT Security下面PPT ON对勾取消。

3、Secure Boot Enable取消：在Secure Boot\Scure BootEnalbe下面Secure Boot Enable对勾取消。

发现了toybrick给的rknn，linux64的只支持到python3.6，是ubuntu18默认的版本。而ubuntu20的版本已经是python3.8了。所以安装ubuntu18就好。

• 装有 ubuntu 18.04 操作系统的 intel 酷睿 i3 以上的 x86 的 64 位 PC（CPU指令集需支持SSE4.2 AVX AVX2, 若不支持则需要用户自行下载tensorflow源码，去掉指令集依赖再编译安装）。

1. 更改pip源

cd ~/
mkdir .pip
cd .pip
vim pip.conf
添加以下内容：
[global]
timeout = 60
index-url = http://pypi.douban.com/simple
trusted-host = pypi.douban.com

 

2. 安装rknn_toolkit_1.6.0

2.1 通过apt安装依赖

sudo apt-get install libpython3.6-dev
sudo apt -y install python3-tk

sudo apt install cmake python3-scipy python3-h5py libprotobuf-dev protobuf-compiler zlib1g-dev libjpeg-dev python3-dev python3-opencv

2.2 python包

查看requirements-cpu.txt，以下是依赖：
tensorflow==1.11.0
torch==1.5.1
torchvision==0.4.0
mxnet==1.5.0

pip3 install tensorflow==1.11.0
# 执行以下命令安装 pytorch(ubuntu16.04 python3.5 官方只提供到 1.5.1
# 的安装包)和 torchvision
pip3 install torchvision==0.4.0
pip3 install torch==1.5.1
# 执行以下命令安装 mxnet
pip3 install mxnet==1.5.0
# 执行以下命令安装 opencv-python
pip3 install opencv-python

安装opencv-python过程中会出错，依赖这些：
pip3 install scikit-build
sudo apt install cmake

2.3 编译安装opencv（跳过，需要开发C++图形显示程序再编译）

2.3.1 下载源码包

unzip mirrors-opencv-3.4.13.zip
tar -zvxf opencv_contrib-3.4.13.tar.gz

2.3.2 Required Packages

# compiler ✓
$ sudo apt-get install build-essential
# required ✓
$ sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
# optional ✓
$ sudo apt-get install python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev
2.3.2 编译命令
$ cd opencv/
$ mkdir build
$ cd build/

sudo rm /usr/bin/python
sudo ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python
 
$ export PY_NAME=$(python -c 'from sys import version_info as v; print("python%d.%d" % v[:2])')
$ export PY_NUMPY_DIR=$(python -c 'import os.path, numpy.core; print(os.path.dirname(numpy.core.__file__))')
$ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
\
-DPYTHON2_EXECUTABLE=$(which python) \
-DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/$PY_NAME \
-DPYTHON_INCLUDE_DIR2=/usr/include/aarch64-linux-gnu/$PY_NAME \
-DPYTHON_LIBRARY=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/lib$PY_NAME.so \
-DPYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/$PY_NAME/dist-packages/numpy/core/include/ \
\
-DBUILD_DOCS=OFF \
-DBUILD_EXAMPLES=OFF \
-DBUILD_TESTS=OFF \
-DBUILD_PERF_TESTS=OFF \
\
..
$ make -j4
make V=s
$ sudo make install

2.4 安装rknn1.6本体

在toybrick论坛：http://t.rock-chips.com/forum.php?mod=viewthread&tid=964&extra=page%3D1
找到rknn网盘地址，并下载到本地，把文件传到ubuntu18机子中
pip3 install rknn_toolkit-1.6.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

3. 运行sample-mobilenet_v1

示例在这里下载：http://repo.rock-chips.com/rk1808/
把RK1808计算棒插入主机的USB口。

sudo python3 test_inference.py

4. docker安装rknn（未完成）

4.1 安装docker（网络太慢了，中止）

参考：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg-agent \
    software-properties-common
    
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
sudo add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
   $(lsb_release -cs) \
   stable"
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

4.2 加载镜像

docker load --input rknn-toolkit-1.6.0-docker.tar.gz

4.3 运行镜像

docker run -t -i --privileged -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb rknntoolkit:1.6.0 /bin/bash

4.4 运行demo

cd /example/tflite/mobilenet_v1
python test.py