本次实验说明

将TB-RK1808S0算力棒插入到Win10操作系统的电脑。通过ssh连接到1808S0的linux系统。在平台上部署基于RKNN-Toolkit导出的模型。具体步骤如下：

一、配置宿主机的IP地址

图片1.png

ping 192.168.180.8 成功ping 通则说明没有问题。rk1808s0的IP地址默认是192.168.180.8。

二、配置NAT网络，让rk1808s0可以上网

网络属性-》更改适配器设置

图片2.png
WLAN属性-》共享-》以太网2
重新设置以太网2的IP地址为192.168.180.1
ssh 登录192.168.180.8 然后sudo ping www.baidu.com 如果能够ping 通则代表网络配置成功。

三、登录http://192.168.180.8配置主从模式

Snipaste_2020-09-07_09-28-47.png

配置完成之后，就可以通过ssh来连接到rk1808S0

四、Ubuntu18.04安装RKNN-Toolkit

安装docker容器
通过docker方式安装，下载docker 镜像
链接：https://pan.baidu.com/s/1Wfv9opXyCOv6L1UgcbIz8Q
提取码：rknn
导入rknn镜像
sudo docker load --input rknn-toolkit-1.3.2-docker.tar.gz
启动镜像
sudo docker run -it --privileged -v /home/nemo/engine/rknn/:/opt/rknn rknn-toolkit:1.3.2 /bin/bash

五、利用RKNN-Toolkit转换模型

    rknn = RKNN() #初始化rknn对象
    # pre-process config
    print('--> config model')
    rknn.config(channel_mean_value='103.94 116.78 123.68 58.82', reorder_channel='0 1 2') #设置参数mean scale 通道顺序
    print('done')

    # Load tensorflow model
    print('--> Loading model')
    ret = rknn.load_tflite(model='./mobilenet_v1.tflite') #载入tflite 模型
    if ret != 0:
        print('Load mobilenet_v1 failed!')
        exit(ret)
    print('done')

    # Build model
    print('--> Building model')
    ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt')#模型量化可以做也可以不做
    if ret != 0:
        print('Build mobilenet_v1 failed!')
        exit(ret)
    print('done')

    # Export rknn model
    print('--> Export RKNN model')
    ret = rknn.export_rknn('./mobilenet_v1.rknn')#导出模型
    if ret != 0:
        print('Export mobilenet_v1.rknn failed!')
        exit(ret)
    print('done')