写在最前面

  瑞芯微在RKNN的环境搭建方面的资料很多，但是在搭建过程中发现很多问题教程中并未提及，对初学者不友好。所以博主做了这个系列的文章，从开始搭建环境到对于RKNN Model Zoo的示例进行实践，希望能对初学者有帮助。坚持学习，大胆实践，共同成长。

  RKNN是由瑞芯微公司开发的一个跨平台的神经网络推理框架，特点如下：

• 跨平台支持
    RKNN 可以在多种硬件平台上运行,包括 ARM CPU、x86 CPU 以及瑞芯微的 NPU 等。这使得 RKNN 具有良好的灵活性和适用性。
• 高性能推理
    RKNN 针对不同硬件平台进行了优化,能够提供高效的神经网络推理性能。在瑞芯微 NPU 上的性能尤其出色。
• 模型转化
    RKNN 支持将主流的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等）训练的模型转换为 RKNN 格式,以便在目标硬件上部署运行。
• 易用性
    RKNN 提供了友好的 API 和工具,方便开发者进行神经网络的部署和优化

docker构建文件下载位置https://download.csdn.net/download/qinbo1234567890/90955762

Docker 方式安装rknn-toolkit2

  本文介绍使用 docker 的方式安装 rknn-toolkit2 的环境，并针对于官方给的方案中目前无法构建