rk3399pro环境搭建
时间: 2023-10-28 20:48:20 浏览: 103
RK3399Pro环境搭建需要以下步骤:
1. 安装Ubuntu系统
RK3399Pro开发板支持Ubuntu 18.04 LTS和Ubuntu 16.04 LTS版本。可以通过官网下载镜像文件,然后使用dd命令将镜像文件烧录到SD卡中。将SD卡插入开发板,启动系统即可。
2. 安装开发工具链
RK3399Pro开发板支持多种开发语言,需要安装相应的编译器和工具链。可以通过apt-get命令安装gcc、g++、make等工具。
3. 安装开发库
RK3399Pro开发板支持多种开发库,如OpenCV、TensorFlow等。可以通过apt-get命令安装相应的开发库和依赖项。
4. 配置开发环境
可以在/etc/profile或者~/.bashrc文件中添加环境变量和别名,方便使用开发工具和库。
5. 测试开发环境
可以编写简单的程序进行测试,确保开发环境搭建成功。
以上是RK3399Pro环境搭建的基本步骤,具体操作可以参考开发板的官方文档。
相关问题
rk3399pro算法部署
RK3399Pro是一款高性能AI芯片,可以支持多种深度学习算法的部署。以下是RK3399Pro算法部署的步骤:
1. 准备RK3399Pro开发板和相关软件和工具,例如TensorFlow Lite,Caffe等深度学习框架和OpenCV等图像处理库。
2. 在RK3399Pro上安装相应的软件和工具,例如TensorFlow Lite的ARM64版本,以及Caffe和OpenCV的ARM版本。
3. 构建神经网络模型并将其转换为RK3399Pro支持的格式。例如,使用TensorFlow Lite Converter将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite FlatBuffer格式。
4. 使用RK3399Pro上的TensorFlow Lite解释器加载模型,并将其部署到RK3399Pro上。
5. 在RK3399Pro上使用OpenCV等图像处理库对输入数据进行预处理,例如调整大小、裁剪、归一化等。
6. 在RK3399Pro上运行推理代码,对输入数据进行推理并输出结果。
7. 对结果进行后处理,例如使用OpenCV进行图像处理,将结果可视化或存储到文件中。
总体来说,RK3399Pro算法部署需要掌握基本的深度学习框架和图像处理知识,以及对RK3399Pro开发板和相关软件和工具的熟悉程度。
rk3399pro资料
RK3399Pro是一款Rockchip研发的高性能AI处理器。这款处理器采用了双根Cortex-A72+A53的6核架构,最高支持4K@60fps和1080p AI性能的视频处理,以及OpenGL ES3.2、OpenCL 1.2和Vulkan 1.0等多种图形和计算API。同时,RK3399Pro还支持4GB LPDDR4和16GB eMMC的内存,用于快速启动和大容量的存储需求。
除此之外,RK3399Pro还内置了NPU神经网络处理器,可用于实现图像识别、语音识别和智能家居等AI应用,而且在APS (average power consumption) 3.0W条件下NPU的性能高达3TOPS。此外,RK3399Pro支持MIPI-CSI、HDMI、DP和eDP等多种显示输出接口,能够支持多屏同步显示,并自带HDMI 2.0口、Gigabit Ethernet、PCIe接口等,可用于各种高性能嵌入式设备和智能终端的设计开发。
总之,RK3399Pro是一款强大的高端嵌入式处理器,拥有出色的AI性能和丰富的接口,适合于各种智能化应用领域的开发使用。
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