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# 项目作用
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用于分类模型rknn部署到RK3588等平台上的教程
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# 使用步骤
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## 一、安装rknn-toolkit-lite2环境
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以安装rknn-toolkit-lite2 2.3.2版本为例:
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```python
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cd rknn-toolkit-lite2/packages
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```
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切换到该目录下，运行：
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```python
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pip install rknn-toolkit-lite2/packages/rknn_toolkit_lite2-2.3.2-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
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```
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假如python版本为3.9的话，以上版本选择cp39;其他版本一次类推。另外如果平台安装rknn-toolkit-lite2 2.3.2失败的的话，可以直接运行：
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```python
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pip install rknn-toolkit-lite2
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```
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会自适应根据平台下载合适的版本。
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## 二、运行部署demo
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```python
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cd rknn-toolkit-lite2/examples/inference_with_lite/inference_with_lite
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```
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1、打开inference.py文件，修改一下内容：
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model_path：修改为自己转化好的rknn模型路径
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image_path：修改为自己需要测试的图片路径
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target：修改为输入图片大小的尺寸
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2、打开labels.py文件，修改一下内容:
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将以上内容修改为自己的分类标签。
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完成以上内容就可以直接进行测试了，运行inference.py文件，会输出预测结果。如：
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另外提供了一个可以测试一下rknn的分类个数是否是正确的脚本，output_shape.py。
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