ubuntu 查看rknn版本

在Ubuntu系统中，如果你想要查看RKNN（Raspberry Pi Neural Network）的版本，通常这个工具是针对Raspberry Pi开发的人工智能框架。首先，你需要确认是否已经安装了RKNN工具，因为不是所有Ubuntu系统都预装该工具。如果没有安装，你可以从官方GitHub仓库下载并安装。

以下是基本的步骤：

1. **检查是否有安装**：
打开终端（Terminal），输入以下命令检查是否已安装`rknn-toolkit`：

   rknn-toolkit -v

如果没有找到这个命令，那么它可能还未安装。

2. **安装RKNN**：
如果没有安装，可以尝试安装它。由于我没有权限直接提供安装指导，但你可以访问RKNN的官方文档或GitHub页面查找最新版本的安装指南，通常这涉及使用pip（Python包管理器）：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install python3-pip
   pip3 install rknn-toolkit

安装完成后再次尝试`rknn-toolkit -v`。

如果上述操作提示找不到工具，那么说明RKNN在当前环境里并未设置或安装。你可能需要先安装相关依赖或者按照RKNN的官方教程走完整个安装过程。

相关问题

ubuntu安装RKNN

对于在Ubuntu上安装RKNN，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的Ubuntu系统已经安装了Rockchip官方提供的工具包和驱动程序。可以通过访问Rockchip官方网站来获取最新的工具包和驱动程序。

2. 下载并解压RKNN Toolkit，RKNN Toolkit是Rockchip提供的用于模型转换和部署的工具。你可以在Rockchip官方网站的下载页面找到适用于Ubuntu的RKNN Toolkit。

3. 打开终端，并进入RKNN Toolkit的解压目录。

4. 运行以下命令来安装RKNN Toolkit的依赖项：

   sudo apt-get install -y python3-pip python3-numpy
   sudo apt-get install -y libprotobuf-dev protobuf-compiler
   sudo apt-get install -y libusb-1.0-0-dev
   sudo apt-get install -y python3-setuptools
   sudo pip3 install Cython==0.29.13

5. 安装RKNN Toolkit：

   sudo python3 setup.py install

6. 安装Rockchip设备驱动程序。可以在Rockchip官方网站上找到适用于你的设备的驱动程序，并按照官方提供的说明进行安装。

7. 连接Rockchip设备到电脑，并确认设备已被正确识别。

8. 在终端中运行以下命令，使用RKNN Toolkit来转换和部署模型：

   rknn_toolkit -c config.json -m model.pb -w model.bin

其中，config.json是配置文件，model.pb是模型文件，model.bin是模型权重文件。你需要根据你的具体模型和配置进行相应的替换。

这样，你就可以在Ubuntu上成功安装RKNN并进行模型转换和部署了。请注意，具体的安装步骤可能会因为不同的Rockchip设备和版本而有所差异，建议参考Rockchip官方文档或支持社区获取更详细的信息和帮助。

当我用rknn库在ubuntu上转化tf的savemodel为rknn model时出现了以下错误：W load_tensorflow: The inputs name should be a tensor name instead of node name

这个错误通常是由于输入的名称不正确导致的。你需要确保在将 TensorFlow 模型转换为 savemodel 格式时，输入的名称是张量的名称而不是节点的名称。你可以通过使用 `graph.get_operations()` 方法来获取所有操作的名称和张量名称，并选择正确的张量名称作为输入。

另外，如果你使用的是转换工具中的 `--input` 和 `--output` 参数，请确保这些参数的值正确，对应的是张量的名称而不是节点的名称。