本章介绍如何在计算机中直接安装开发环境，后续的示例程序运行过程也将以直接安装为例说明。如果需要在 Docker 环境中运行示例程序，可以参考第 5 章中的内容准备开发环境。

本章分为四个部分：

  • 下载 RKNN 相关仓库
  • 安装RKNN-Toolkit2 环境
  • 安装编译工具
  • 安装板端 RKNPU2 环境


1 下载 RKNN 相关仓库
建议新建一个目录用来存放 RKNN 仓库，例如新建一个名称为rknn_prj的文件夹，并将 RKNN-Toolkit2和 RKNN Model Zoo 仓库存放至该目录下，参考命令如下：

bash
# 新建 rknn_prj 文件夹
mkdir -p rknn_prj
# 进入该目录
cd rknn_prj
# 下载 RKNN-Toolkit2 仓库
git clone https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2.git --depth 1
# 下载 RKNN Model Zoo 仓库
git clone https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo.git --depth 1

# 注意：
# 1.参数 --depth 1 表示只克隆最近一次 commit
# 2.如果遇到 git clone 失败的情况，也可以直接在 github 中下载压缩包到本地，然后解压至该目录


2 安装 RKNN-Toolkit2 环境

2.1 安装 Python
如果系统中没有安装 Python 3.8（建议版本），或者同时有多个版本的 Python 环境，建议使用Miniforge Conda或virtualenv创建新的 Python 3.8 环境来隔离。

2.1.1 安装 Miniforge Conda
在计算机的终端窗口中执行以下命令，检查是否安装Miniforge Conda，若已安装则可省略此节步骤。

bash
conda -V
# 参考输出信息：conda 23.3.1 ，表示 Miniforge conda 版本为 23.3.1
# 如果提示 conda: command not found，则表示未安装 Miniforge

如果没有安装 Miniforge Conda，可以通过下面的链接下载 Miniforge Conda 安装包并安装：

bash
wget -c https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh
#安装Miniforge Conda
chmod 777 Miniforge3-Linux-x86_64.sh
bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh

2.1.2 使用 Miniforge Conda 创建 Python 环境

bash
source ~/miniforge3/bin/activate 			# Miniforge 安装的目录
# 成功后，命令行提示符会变成以下形式：
# (base) xxx@xxx:~$

#创建名称为toolkit2的Python3.8
conda create -n toolkit2 python=3.8

#激活toolkit2环境
conda activate toolkit2
# 成功后，命令行提示符会变成以下形式：
# (toolkit2) xxx@xxx:~$

2.2 安装 RKNN-Toolkit2
激活 toolkit2 环境后，可通过 pip 源或者本地 wheel 包这两种方式安装 RKNN-Toolkit2：

通过 pip 源安装

bash
pip install rknn-toolkit2 -i https://pypi.org/simple
# 如果已安装 RKNN-Toolkit2，可通过以下命令升级 RKNN-Toolkit2
pip install rknn-toolkit2 -i https://pypi.org/simple --upgrade

通过本地 wheel 包安装

bash
# 进入 rknn-toolkit2 目录
cd rknn_prj/rknn-toolkit2/rknn-toolkit2
# 请根据不同的 python 版本及处理器架构，选择不同的 requirements 文件，例如:
# python3.8 x86_64 对应 requirements_cp38.txt
# python3.8 ARM64 对应 arm64_requirements_cp38.txt
pip install -r packages/requirements_cpxx.txt
# pip install -r packages/arm64_requirements_cpxx.txt
# 安装 RKNN-Toolkit2
# 请根据不同的 python 版本及处理器架构，选择不同的 wheel 安装包文件：
# 其中 x.x.x 是 RKNN-Toolkit2 版本号，cpxx 是 python 版本号，<arch> 是处理器架构类型 (x86_64 对应
x86_64/aarch64 对应 ARM64)
pip install rknn_prj/rknn_toolkit2--x.x.x-cpxx-cpxx-manylinux_2_17_<arch>.manylinux2014_<arch>.whl


2.3 验证是否安装成功
执行以下命令，若没有报错，则代表 RKNN-Toolkit2 环境安装成功。

bash
# 进入 Python 交互模式
python
# 导入 RKNN 类
from rknn.api import RKNN

如果安装失败，请查阅 SDK《Rockchip_RKNPU_User_Guide_RKNN_SDK_CN.pdf》文档中的第 10.2 章节 “工具安装问题”，其中详细介绍了 RKNN-Toolkit2 环境安装失败的解决方法。


3.3 电脑端安装编译工具

3.3.1 安装 CMake，在计算机的终端中，执行以下命令：

bash
sudo apt update && sudo install cmake


3.2 安装交叉编译器
3.2.1Android 系统开发板安装 NDK

注：该章节适用于 Android 系统的开发板，如果板端是 Linux 系统，请忽略此章节。

bash
rknn_prj
├── rknn-toolkit2
├── rknn_model_zoo
└── android-ndk-r19c # 此路径在后面编译 RKNN C Demo 时会用到

此时，NDK 编译器的路径就是 rknn_prj/android-ndk-r19c


3.2.2 Linux 系统开发板安装 GCC 交叉编译器
注：该章节适用于 Linux 系统的开发板，如果板端是 Android 系统，请忽略此章节。
GCC 下载地址
板端为 64 位系统：https://releases.linaro.org/components/toolchain/binaries/6.3-2017.05/aarch64-linux-gnu/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu.tar.xz
板端为 32 位系统：https://releases.linaro.org/components/toolchain/binaries/6.3-2017.05/arm-linuxgnueabihf/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_arm-linux-gnueabihf.tar.xz
解压软件包
建议将 GCC 软件包解压到 rknn_prj 的文件夹中。以板端为 64 位系统的 GCC 软件包为例，存放位置如下：

bash
rknn_prj
├── rknn-toolkit2
├── rknn_model_zoo
└── gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu # 此路径在后面编译RKNN C Demo时会用到

此时， GCC 编译器的路径是 Projects/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu/bin/aarch64-linux-gnu

3.4 安装板端 RKNPU2 环境
3.4.1 确认 RKNPU2 驱动版本
可以在板端执行以下命令查询 RKNPU2 驱动版本：

bash
dmesg | grep -I rknpu


3.4.2 检查 RKNPU2 环境是否安装

bash
rknn_prj
├── rknn-toolkit2
├── rknn_model_zoo
└── gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu # 此路径在后面编译RKNN C Demo时会用到
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