迅为iTOP-3576开发板采用瑞芯微RK3576高性能、低功耗的应用处理芯片，集成了4个Cortex-A72和4个Cortex-A53核心，以及独立的NEON协处理器。它适用于ARM PC、边缘计算、个人移动互联网设备及其他多媒体产品。
2.1 rknn-toolkit2 环境搭建
rknn-toolkit2 的环境搭建实际上就是安装瑞芯微提供的 rknn-toolkit2 whl 文件，但由于各个Linux环境有着不同的Python版本，所以RK也提供了不同版本的安装包(虽然RK也提供了arm64版本的 whl，可以在开发板上进行模型转换，但由于开发板性能远远比不上 PC 端的性能，所以只讲解在 PC 端进行模型转换的方法)，具体如下图所示：
而根据不同的场景提供了三种 knn-toolkit2 的安装方法，分别为直接安装、conda 虚拟环境安装以及 docker 环境安装，直接安装的方法最为省时省力，建议大家使用第一种方法，但直接安装会更改当前的环境，如果不想更改当前的环境可以使用第二种方法 conda 虚拟环境安装，而 docker 环境安装为瑞芯微已经提供了一个安装好 knn-toolkit2 的 ubuntu20 docker 环境，加载 docker 环境后就可直接使用，每种方法有各自的优点和缺点，大家可以根据自己的情况 选择对应的安装方法。
2.1.1 直接安装
瑞芯微提供了六个 Python 版本的的 knn-toolkit2 whl 安装包，可以根据自己的 Linux 环境来选择合适版本的安装包，具体的对应关系如下所示：
这里以 ubuntu20 为例进行 knn-toolkit2 的安装，ubuntu20 对应的 python 版本为 3.8，具体如下所示：
然后来到 rknn-toolkit2/rknn-toolkit2/packages/X86_64 目录下，如下图所示：
这里要用到的为 Python3.8 的依赖项文件以及 rknn_toolkit2 whl 文件，具体如下所示：
首先使用以下命令安装依赖项，如下图所示：
pip install -r requirements_cp38-2.3.0.txt -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
中间会遇到一些警告忽略即可,
然后使用以下命令安装 rknn_toolkit2 whl 文件，安装过程如下图所示：
pip install rknn_toolkit2-2.3.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
安装完成之后输入 python3 进入 python 命令行，然后依次输入以下内容，能打印出 rknn_
toolkit2 版本证明安装成功，如下图所示：
from rknn.api import RKNN
RKNN(verbose=True)
至此，直接安装 rknn_toolkit2 就演示完成了，在后面的小节中会对 rknn_toolkit2 的实际功能进行演示。
2.1.2 conda 虚拟环境安装本小节要用到的软件安装包路径为“iTOP-3576 开发板\02_【iTOP-RK3576 开发板】开发资料\05_NPU 例程测试配套资料\03_miniconda”
在上个小节中讲解了在 Linux 环境中直接安装 rknn_toolkit2 的方法，但这种方法可能会影响本地的环境，将之前配置的一些环境依赖搞乱，为了解决这种问题可以使用 conda 创建一个 rknn_toolkit2 专属 python 环境，从而实现不同环境之间的隔离问题。
conda 可以直接在 https://repo.anaconda.com/miniconda/网站进行下载，也可以之间使用迅为已经下载好的安装包，最后将它拷贝到 Linxu 环境中，拷贝完成如下图所示：
然后使用 chmod 命令赋予该文件可执行权限，然后运行，
根据步骤进行安装即可，安装完成之后重新打开一个终端，或者使用下面的 source 命令重新加载环境变量，就会在终端的最前面多出 base 的字符，
source ~/.bashrc
最前方为 bash 表示处在默认的配置环境，这时候需要创建 rknn_toolkit2 专属 python 环境， 可以使用以下命令创建一个名为 rknn 的、Python 版本为 3.8 的虚拟环境，注：这里的 Python 版本可以任意设置，只需要选择同版本的 rknn_toolkit2 whl 包即可。
conda create -n rknn python=3.8
虚拟环境创建完成如下图所示：
然后使用“conda activate rknn”命令激活刚刚创建完成的 rknn 环境，激活完成之后终端最前方的 base 字符会更改为 rknn，
然后来到 rknn-toolkit2/rknn-toolkit2/packages/x86_64 目录下，
由于前面创建的是 Python 版本为 3.8 的环境，所以这里要用到的为 Python3.8 的依赖项文件以及 rknn_toolkit2 whl 文件，具体如下所示：
首先使用以下命令安装依赖项，如下图所示：
pip install -r requirements_cp38-2.3.0.txt -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
安装完成如下图所示：
然后使用以下命令安装 rknn_toolkit2 whl 文件，安装过程如下图所示：
pip install
rknn_toolkit2-2.3.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
-i
https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
安装完成之后输入 python3 进入 python 命令行，然后依次输入以下内容，能打印出 rknn_ toolkit2 版本证明安装成功，如下图所示：
from rknn.api import RKNN
RKNN(verbose=True)
至此，使用 conda 虚拟环境安装 rknn_toolkit2 就演示完成了，在后面的小节中会对 rknn_t oolkit2 的实际功能进行演示。