友善之臂NanoPC-T4 RK3399 配置 安装TensorFlow2 Pytorch

1.简单介绍

官方文档地址：http://wiki.friendlyarm.com/wiki/index.php/NanoPC-T4/zh

用户与密码

普通用户

   用户名: pi
   密码: pi

root用户

   用户名: root
   密码: fa

2.改系统

默认发来是Android系统，板子支持Linux16和18的系统，分别是Lubuntu16.04和友善定制friendlydesktop18.04系统。

-安卓改Linux避坑

1. AdnroidTools工具配置问题
   第一坑是，下载官方的AdnroidTools工具，按照教程在AdnroidTools工具中配置烧录选项，发现没有rootfs和userdata选项，这两项可以手动添加，可是很麻烦，而且容易出错。实际上，下载来的系统压缩包解压之后的文件夹中包含的有配置好的AdnroidTools，以管理员身份运行可直接烧录，无需额外配置。
2. 烧写之后显示器黑屏
   按照第二坑是官方文档使用Type-C线刷改系统，首先要在AdnroidTools界面上，选择 “升级固件”，点击界面上的固件按钮，选择固件目录下的文件： MiniLoaderAll.bin，然后点击“擦除Flash”。可是擦出Flash之后，设备变成Maskrom设备，此时再进行线刷，烧录的系统启动后显示器不亮。
   解决方法是换SD卡刷，用官方提供的工具将镜像烧进SD卡，再用卡刷完成改系统，并且卡刷的时候 "low format"选项需要勾上，不然依旧黑屏。

总结一下：建议直接按照官方文档用SD烧写系统，烧写的时候记得勾选"low format"选项。如果线刷后显示器黑屏，要用卡刷旧。

3.换源

RK3399 是基于ARM8架构的芯片，arm linux改源需要用arm linux源。

-备份官方源

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bcakup

-换国内源

针对RK3399 Ubuntu18
arm ubuntu 使用的源是 ubuntu-ports，我们用华为的云镜像，https://mirrors.huaweicloud.com/
选择arm类->Ubuntu-Ports

list文件选择bionic（bionic是ubuntu版本的代号，查见https://blog.csdn.net/zhengmx100/article/details/78352773）

那么按照华为云镜像官方的提示，在终端执行：

sudo cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
sudo wget -O /etc/apt/sources.list https://mirrors.huaweicloud.com/repository/conf/Ubuntu-Ports-bionic.list

即可

网上常见更新法

首先允许gedit被访问：

xhost +

然后通过gedit打开sources.list文件

sudo gedit /etc/apt/sources.list

清空文件内的内容，然后选择源添加到文件当中，保存并退出。
这里推荐使用华为源。

–清华源：

# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted universe multiverse

# 预发布软件源，不建议启用
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-proposed main restricted universe multiverse

–华为源（据说很快）：

deb https://repo.huaweicloud.com/ubuntu-ports/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src https://repo.huaweicloud.com/ubuntu-ports/ bionic main restricted universe multiverse

deb https://repo.huaweicloud.com/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src https://repo.huaweicloud.com/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted universe multiverse

deb https://repo.huaweicloud.com/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src https://repo.huaweicloud.com/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted universe multiverse

deb https://repo.huaweicloud.com/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src https://repo.huaweicloud.com/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse

## Not recommended
# deb https://repo.huaweicloud.com/ubuntu-ports/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src https://repo.huaweicloud.com/ubuntu-ports/ bionic-proposed main restricted universe multiverse

-更新软件列表和升级

在终端上执行以下命令更新软件列表，检测出可以更新的软件：

sudo apt-get update #更新源

在终端上执行以下命令进行软件更新：

sudo apt-get upgrade #  更新已安装的包

更新完了记得执行：

sudo apt-get clean && sudo apt-get autoclean #清理无用的包

清楚apt 的缓存

4.文件传输

-U盘传输文件

-通过XFTP传输

确保设备和主机在同一局域网内，首先在系统中启动终端并执行命令：

ifconfig

得到如下

在wlan0中找到inet 地址，也就是ip地址。此处的inet地址为 172.19.19.5,记住这个地址。

然后打开Xftp软件，新建连接，配置如下：

其中主机的位置就填写刚刚得到的ip地址（苏州大学未申请静态IP的设备在重启之后可能会被分配新的IP地址，所以连接前注意查看ip地址）。

5.远程连接

远程连接用的是Xshell软件，建立连接的方式类似Xftp，可通过Xshell操作设备的终端。

6.安装Mini-forge

到https://github.com/conda-forge/miniforge/releases下载最新的arm8版本,也就是aarch64版本，此处我下载的是Miniforge-pypy3-Linux-aarch64.sh。
这里我最开始安装的是Miniforge-pypy3-4.9.2-0-Linux-aarch64.sh，不过在安装tensorflow lite 的轮子时报错不支持此平台，后安装Miniforge-pypy3-Linux-aarch64.sh问题解决。

终端cd到 下载文件所在的目录，执行：

sudo bash Miniforge-pypy3-Linux-aarch64.sh

一路enter，然后输入yes之后安装。
安装完成之后执行命令：

sudo gedit ~/.bashrc

在文件最后添加

export PATH=$PATH:/home/pi/miniforge3/bin

注意这里/home/pi/miniforge3/bin是miniforge安装目录下的bin目录位置，安装时观察好安装位置

保存之后执行命令：

source ~/.bashrc

立即生效。

使用命令：

conda init

以初始化conda
重启终端。
即可看到conda基础环境，其他例如新建虚拟环境等操作类似Anaconda。

如果提示conda: command not found，就是 在 export的时候，miniforge安装的位置没填正确，正确修改后即可。

如果遇到 The current user does not have wrote permissions to a required path 错误
cd到conda安装目录的父级目录，执行：

sudo chown -R pi miniforge-pypy3 # pi 是用户名， miniforge-pypy3是安装目录

7.编译安装MNN

环境要求：

• cmake（建议使用3.10或以上版本）、
• protobuf（使用3.0或以上版本）
• gcc（使用4.9或以上版本）

环境检查代码：

cmake --version
protoc --version
gcc --version

首先在终端cd到工作目录，然后执行一下命令下载Mini-forge：

git clone https://https://github.com/alibaba/MNN

下载之后在工作目录下会出现MNN目录。

-编译推理部分

cd /path/to/MNN
./schema/generate.sh
mkdir build && cd build && cmake .. && make -j8

-编译训练部分

保持终端工作目录不变，执行：

cmake .. -DMNN_BUILD_TRAIN=ON && make -j8

编译完成后运行：

./runTrainDemo.out

如果有信息表示编译成功：

Usage: ./runTrainDemo.out CASENAME [ARGS]
Valid Case:
DataLoaderDemo
DataLoaderTest
DistillTrainQuant
ImageDatasetDemo
LinearRegress
MatMulGradTest
MnistInt8Train
MnistTrain
MnistTrainSnapshot
MobilenetV2PostTrain
MobilenetV2Train
MobilenetV2TrainQuant
MobilenetV2Transfer
NNGrad
NNGradV2
NNGradV3
OctaveMnist
PostTrain
PostTrainMobilenet
QuanByMSE
QuanMnist
TestMSE

-编译转换部分

保持终端工作目录不变，执行：

cmake .. -DMNN_BUILD_CONVERTER=true && make -j8

-姿态检测Demo

准备工作：

cd MNN/build
cmake -DMNN_BUILD_DEMO=ON .. && make -j8

下载原始的Tensorflow模型。链接:https://pan.baidu.com/s/1QbEgh1kUjl2Kpi2ouwWfUA提取码: rusy

使用模型转换工具将pb模型转换为 MNN 模型。

cd MNN/build
./MNNConvert -f TF --modelFile model-mobilenet_v1_075.pb --MNNModel donkey.mnn --bizCode biz

将转换之后的donkey.mnn模型复制到MNN/demo/exec文件夹下，执行行姿态检测。

cd MNN/demo/exec
./multiPose.out donkey.mnn input.jpg pose.png

8.安装MNN Python API

首先需要完成以上编译工作，其次需要在python中安装numpy

cd到目录MNN/pymnn/pip_package，执行：

python build_deps.py

完成之后，打开build_manylinux2014.sh，将16行的/opt/python/*/bin改为自己pip所在位置
例如我的pip位置是home/pi/miniforge-pypy3/bin

改完之后保存，执行命令：

bash build_manylinux2014.sh

等待执行完成之后就能得到轮子了。
得到wheel包之后安装一下

9.安装TensorFlow 2.X

在arm8 linux 上安装TF2又需要编译，很麻烦，所以我们用人家编译好的。

环境：

Python3.7或者Python3.5

推荐Python3.7版本，首先到https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases下载编译好的aarch64版本的.whl文件。本文成功安装tensorflow-2.3.0-cp37-none-linux_aarch64.whl，其他情况未测试。

准备：

1.安装依赖：

sudo apt-get install pkg-config libhdf5-100 libhdf5-dev gfortran libopenblas-dev liblapack-dev

2.安装tensorflow-2.3.0-cp37-none-linux_aarch64.whl:

pip install tensorflow-2.3.0-cp37-none-linux_aarch64.whl

等待安装完成。

10.安装TensorFLow Lite Python API

TensorFLow Lite Python API的安装很简单，只要一行代码。首先来到https://tensorflow.google.cn/lite/guide/python，找到 Python版本快速入门：

我是miniforge虚拟环境，并且是aarch64，所以执行命令：

pip install https://dl.google.com/coral/python/tflite_runtime-2.1.0.post1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl

等待安装完成即可。

11.安装Pytorch和Torchvision

在arm上安装Pytorch和Torchvision依旧需要从源码编译，异常的麻烦。所以我们直接用编译好的：
Pytorch 1.1/1.2：https://github.com/nmilosev/pytorch-arm-builds
Pytorch 1.5/1.6：https://github.com/gauravs900/pytorch_arm_aarch64_builds

环境：

python3.7

依赖：

sudo apt install libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake cython python3-dev python3-yaml python3-setuptools python3-wheel python3-pillow python3-numpy

执行：

cd /pathTo/PytorchWheel
pip install torch-1.6.0a0+8682ac1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
pip install torchvision-0.7.0a0+6631b74-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
# 我实在conda虚拟环境下安装的，所以执行的是pip install，系统环境请执行pip3 install。
# 安装的文件名根据自己下载的版本而定。

畅通无阻，无痛安装。
爱折腾的朋友可以参考编译树莓派的Pytorch的教程：https://nmilosev.svbtle.com/compling-arm-stuff-without-an-arm-board-build-pytorch-for-the-raspberry-pi

最后

以上就是寒冷紫菜为你收集整理的友善之臂NanoPC-T4 RK3399 配置 安装TensorFlow2 Pytorch的全部内容，希望文章能够帮你解决友善之臂NanoPC-T4 RK3399 配置 安装TensorFlow2 Pytorch所遇到的程序开发问题。

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