本文将详细记录RKNN Toolkit2开发环境的搭建过程，方便初学者参考！
由于我的开发板是正点原子的RV1126，故直接采用其开发环境。
一.在ubuntu下安装miniconda(如果研究算法，修改模型可以在windows下安装anconda)
在这里插入图片描述
【注意】先下载miniconda共两个版本，一个是pc上运行，另一个是ARM开发板上运行。通过终端安装 Miniconda3，这是 Anaconda 的精简版，适合需要轻量级 Python 环境管理的用户。
安装步骤详解（基于截图）
确认许可协议：
当前界面显示的是 Miniconda 的最终用户许可协议。
按 Enter 键继续滚动阅读，或直接输入 yes 接受协议（部分版本支持直接输入 yes 跳过阅读）。
若协议内容过长，可按 q 键退出阅读模式，然后输入 yes 确认接受。
选择安装路径：
系统会提示你选择安装目录，默认路径通常是 /home/用户名/miniconda3。
建议保持默认路径，或指定一个纯英文、无空格的路径（如 /opt/miniconda3），避免后续出现权限或路径错误。
输入路径后按 Enter 确认。
初始化 Conda：
安装完成后，系统会询问是否运行 conda init，以将 Conda 添加到你的 Shell 环境变量中。
强烈建议选择 yes，这样你可以在任意终端直接使用 conda 命令。
若选择 no，则需手动配置环境变量，否则每次使用前需执行 source ~/miniconda3/bin/activate。
完成安装：
安装结束后，关闭当前终端并重新打开，或执行 source ~/.bashrc（或 ~/.zshrc，取决于你的 Shell）使环境变量生效。
验证安装：在终端输入 conda --version，若显示版本号（如 conda 23.1.0），则安装成功。
二.安装RKNN-Toolkit2环境
conda create -n rknn-toolkit2 python=3.8
等待安装完成
输⼊conda activate rknn-toolkit2即可进⼊刚才创建好的环境
创建⼀个rknn-toolkit2⽬录，并且把官⽹下载的最新的rknn-toolkit2中的packages放⼊该⽬录 pip install -r requirements_cp38-2.3.2.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install rknn_toolkit2-2.3.2-cp38-cp38-
4manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple