一、下载源码
在GitHub中搜索并下载yolov5的源代码，然后放在自己部署好的项目环境。
直接用下面的命令即可部署适合yolov5的环境，至于缺什么库，什么版本不对的可以百度查一下。
pt模型转onnx模型
我这里已经把源码下载好并加载好了我的虚拟环境了
注意
要把models/yolo.py文件的class Detect(nn.Module)里的前向传播函数改成下面的
注意：如果改了这里的前向传播的话那么运行export.py文件的时候还会报一个错，也是需要改的。
注意：在训练时不要修改yolo.py的这段代码，训练完成后使用export.py进行模型导出转换时一定要进行修改，不然会导致后面的rknn模型转换失败！
def forward(self, x):
z = [] # inference output
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i]) # conv
return x
运行export.py报错的话也要把下面被我注释掉的替换红色框的，此时再运行export.py文件就不会有错了。
if isinstance(y, list):
shape = tuple(y[0].shape if hasattr(y[0], 'shape') else [1])
else:
shape = tuple(y.shape)
然后直接使用命令去执行，其中yolov5s.pt是权重文件，onnx是我们要输出以onnx结尾的权重文件，可以看到下面export.py文件开头里面写了，还可以输出其他文件结尾的
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx
执行完就会在当前目录下就会出现一个名字和yolov5s一样的名字，但是结尾是.onnx结尾的文件
onnx模型转rknn模型
然后再转去我们之前搭配好的转rknn的环境，至于怎么搭建可以看我博客里的另一篇文章。
我现在已经切换到部署好转rknn的环境了，看看你部署好的环境是否有rknn-toolkit2这个库。
然后去GitHub把这个下面这个源码下载下来
地址：rockchip-linux/rknn-toolkit2 (github.com)
下载下来并且进入到下面图片的目录下。，并且把刚才上面生成的onnx结尾的文件放到下面的目录来
修改该目录下的test的内容
然后直接用命令运行这个test.py文件
python test.py
运行完之后就从原来的onnx文件结尾的转到了我们要的rknn结尾的了
在这个test.py的main函数中可以了解到这个python文件的作用：
【 配置------加载onnx模型---导出rknn模型------rknn模型推理------后处理------输出结果**】**
下面是运行出来的结果，基本和在板子上运行出来是没什么区别的，此时就可以把这个rknn文件烧录到板子上了，然后要自己写一个推理的文件。