鲁班猫5-实战篇之虚拟机运行yolov5

使用环境

环境	说明
虚拟机	Ubuntu22.04，主要导出模型
RKNN Toolkit2	RKNN Toolkit2 开发套件(Python接口)运行在PC平台（x86/arm64），提供了模型转换、量化功能、模型推理、性能和内存评估、量化精度分析、模型加密等功能。版本
RKNN Toolkit Lite2	RKNN Toolkit Lite2 是Rockchip NPU平台的编程接口(Python)，用于在板端部署RKNN模型。版本
RKNPU2	RKNPU2 为带有RKNPU的芯片平台提供的一套跨平台的编程接口(C/C++)，能够帮助用户部署使用RKNN Toolkit2导出的RKNN模型，加速AI应用的落地。注意RKNN-Toolkit2，RKNPU2不同版本号可能不兼容，请选择相同的版本号

Ubuntu系统配置RKNN-Toolkit2

1、安装miniconda

1、官网下载

2、安装

bash 复制代码

mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm ~/miniconda3/miniconda.sh

#进入bash环境
source ~/miniconda3/bin/activate

查看python版本

bash 复制代码

ls /usr/bin/python*

有两个版本，分别是python3.13和python3.10，默认使用python3.13,修改python版本

bash 复制代码

# 添加别名
alias python310='/usr/bin/python3.10'
alias python='python3.10'  # 设置python默认为3.10
alias python3='python3.10'  # 设置python3默认为3.10

# 保存后执行
source ~/.bashrc

# 现在可以使用
python --version  # 默认使用3.10

创建conda环境

bash 复制代码

conda create -n pytorch python=3.10
conda activate pytorch

Toolkit2安装

bash 复制代码

sudo apt update
#安装相关库和软件包
sudo apt-get install libxslt1-dev zlib1g-dev libglib2.0 libsm6 \
libgl1-mesa-glx libprotobuf-dev gcc
git clone https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2.git
#或者
git clone https://gitee.com/LubanCat/lubancat_ai_manual_code.git
cd lubancat_ai_manual_code/dev_env/rknn_toolkit2
# 配置pip源
pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

# 安装依赖库，根据rknn-toolkit2\doc\requirements_cp38-1.4.0.txt
pip3 install numpy

pip3 install -r doc/requirements_cp310-1.5.0.txt 
#出现空间不足
pip install --no-cache-dir -r doc/requirements_cp310-1.5.0.txt

pip3 install packages/rknn_toolkit2-1.5.0+1fa95b5c-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

验证

bash 复制代码

(rknn) ubuntu22@ubuntu22:~/project-Toolkit2/lubancat_ai_manual_code/dev_env/rknn_toolkit2$ python3
Python 3.10.19 (main, Oct 21 2025, 16:43:05) [GCC 11.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from rknn.api import RKNN
>>>

问题1：

解决：

bash 复制代码

#先更新pip
pip install --upgrade pip

#尝试多个源
for url in "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" \
           "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple" \
           "https://pypi.org/simple"; do
    echo "尝试源: $url"
    pip install -i $url tf-estimator-nightly==2.8.0.dev2021122109 && break
done

问题2：空间不足.

解决：

pip install --no-cache-dir -r doc/requirements_cp310-1.5.0.txt

Ubuntu上运行yolov5示例

bash 复制代码

cd lubancat_ai_manual_code/dev_env/rknn-toolkit2/examples/conversion/yolov5
python3 test.py

运行后的结果：

运行前后文件对比：

参考文档

https://doc.embedfire.com/linux/rk3588/quick_start/zh/latest/quick_start/flash_img/flash_img.html

https://doc.embedfire.com/linux/rk356x/Ai/zh/latest/lubancat_ai/env/toolkit2.html

https://blog.csdn.net/fzktongyong/article/details/148005926?

https://doc.embedfire.com/linux/rk356x/Python/zh/latest/circuit/rknn.html#rknn-toolkit2

https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo

https://www.bilibili.com/video/BV17v421C7xi/?