RKNN2 V2.5.0 入门（六）：Docker、启动问题与文档导航

适用范围：本系列为 RKNN2 V2.5.0 平台参考，原稿覆盖 RK3562、RK3566/3568/3576/3588 系列及 RV1126B。ArmSoM 同 SoC 板卡仍需匹配的 BSP、NPU 驱动和 Runtime；不能直接照搬 Rockchip EVB 的电源、USB 接口或固件。主机与驱动要求见正文；未进行 ArmSoM 硬件验证。

依据本地中英文 V2.5.0 原稿整理，保留原章节编号。中文用中文原图，英文、俄文和德文用英文原图；恢复 PDF 换行、跨页表格与代码缩进。示例输出不是 ArmSoM 实测。

Rockchip source

RKNN2 V2.5.0 入门（一）：部署链路、平台与 SDK 仓库

RKNN2 V2.5.0 入门（二）：硬件连接与 ADB 检查

RKNN2 V2.5.0 入门（三）：Toolkit、Android/Linux Runtime 与编译器

RKNN2 V2.5.0 入门（四）：MobileNet 转换与部署

RKNN2 V2.5.0 入门（五）：YOLOv5 检测与精度评估

RKNN2 V2.5.0 入门（六）：Docker、启动问题与文档导航

5. Docker 中运行 RKNN Python Demo

(可选)

如果需要在Docker环境中运行RKNN Python Demo,可以参考本章中的内容准备开发环境。

请特别注意,这里提供了一个包含RKNN-Toolkit2环境的Docker镜像,允许用戶在其中直接运行RKNNPython Demo而无需担心环境安装问题。但是,该Docker镜像中只包含纯净的RKNN-Toolkit2环境,仅适用于运行RKNN Python Demo。

5.1 安装Docker

如果已安装Docker,可跳过此步骤。如果没有安装,请根据官方手册进行安装。

Docker安装官方手册链接:https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/

注意事项:需要将用戶添加到docker用戶组。

# 创建docker用戶组
sudo groupadd docker

# 把当前用戶加入docker用戶组
sudo usermod -aG docker $USER

# 更新激活docker用戶组
newgrp docker

# 验证不需要sudo执行docker命令
docker run hello-world

成功安装的参考输出信息如下:

Unable to find image 'hello-world:latest' locally
latest: Pulling from library/hello-world
719385e32844: Pull complete
Digest: sha256:88ec0acaa3ec199d3b7eaf73588f4518c25f9d34f58ce9a0df68429c5af48e8d
Status: Downloaded newer image for hello-world:latest

Hello from Docker!

5.2 准备RKNN-Toolkit2镜像

本节介绍两种创建RKNN-Toolkit2镜像环境的方式,可任选一种方式进行创建。

1. 通过Dockerfile创建RKNN-Toolkit2镜像

在RKNN-Toolkit2工程中 docker/docker_file 文件夹下,提供了构建RKNN-Toolkit2开发环境的Dockerfile文件,用戶通过docker build命令创建镜像,如下所示:

# 注:以下 xx 和 x.x.x 代表版本号,请根据实际数值进行替换
cd Projects/rknn-toolkit2/rknn-toolkit2/docker/docker_file/ubuntu_xx_xx_cpxx
docker build -f Dockerfile_ubuntu_xx_xx_for_cpxx -t rknn-toolkit2:x.x.x-cpxx .

2. 通过加载已打包的Docker镜像文件创建RKNN-Toolkit2镜像

通过如下链接下载对应版本的RKNN-Toolkit2工程文件,解压后在 docker/docker_image 文件夹下提供了已打包所有开发环境的Docker镜像。

Docker镜像文件网盘下载链接:https://console.zbox.filez.com/l/I00fc3 (提取码:rknn)

执行以下命令加载对应Python版本的镜像文件。

# 注:x.x.x 代表 RKNN-Toolkit2 的版本号,cpxx 代表的是 Python 的版本
docker load --input rknn-toolkit2-x.x.x-cpxx-docker.tar.gz

创建或加载镜像成功后,可以通过以下命令查看docker的镜像信息。

docker images

相应的RKNN-Toolkit2镜像信息显示如下:

REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
rknn-toolkit2 x.x.x-cpxx xxxxxxxxxxxx 1 hours ago 5.89GB

5.3 Docker中运行RKNN Python Demo

注意: 请确保板端已经安装RKNPU2环境,如果没有,请参考3.3章节中的内容进行安装。

1. 映射文件,并运行容器

请参考1.5章节在本地下载好RKNN Model Zoo工程,然后将其映射进容器中,并通过docker run命令运行容器。运行后将进入容器的bash环境。参考命令如下:

# 使用 docker run 命令创建并运行 RKNN Toolkit2 容器
# 并通过附加 -v <host src folder>:<image dst folder> 参数,将本地文件映射进容器中
docker run -t -i --privileged \
    -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb \
    -v /Projects/rknn_model_zoo:/rknn_model_zoo \
    rknn-toolkit2:x.x.x-cpxx \
    /bin/bash

2. 在容器中准备模型并转换

进入容器后,按照4.2.1章节的步骤,在容器内完成YOLOv5模型的下载和转换。

3. 在容器中运行RKNN Python Demo

按照4.2.2章节的步骤运行RKNN Python Demo,参考命令如下:

# 进入 rknn_model_zoo/examples/yolov5/python 目录
cd rknn_model_zoo/examples/yolov5/python

# 运行 yolov5.py 脚本,在板端运行 yolov5 模型
# 用法: python yolov5.py --model_path {rknn_model} --target {target_platform}
# 注:这里以 rk3588 平台为例,如果是其他开发板,则需要修改命令中的平台类型
python yolov5.py --model_path ../model/yolov5s_relu.rknn --target rk3588

注意: 当使用USB连接开发板时,请确保本地计算机和Docker容器中同时只开启一个adb server服务。如果需要在Docker容器中连接开发板,请在计算机的终端中执行命令 adb kill-server 终止本地计算机上的adb server服务。

6. 常见启动问题与下一步

本章收录首次运行过程中可能遇到的问题及排查方法。完整的FAQ、模型转换问题、精度问题、性能问题和内存问题请参考《RKNN2 SDK 开发指南》文档第10章”常见问题”。

6.1 adb devices查看不到设备

如果 adb devices 没有设备,可以尝试以下方式来解决此问题:

1. 检查连线是否正确、重新插拔数据线、换计算机另一个USB端口来连接数据线、更换数据线。

2. 当使用USB连接开发板时,请确保本地计算机和Docker容器中同时只开启一个adb server服务。例如,如果需要在Docker容器中连接开发板,请在计算机的终端中执行命令 adb kill-server 终止本地计算机上的adb server服务。

3. 出现以下错误时,表示系统中未安装adb。需要执行安装命令 sudo apt install adb 安装adb。

command 'adb' not found, but can be installed with:
sudo apt install adb

6.2 手动启动rknn_server服务

RKNN-Toolkit2的连板调试功能要求板端已安装RKNPU2环境,并且启动rknn_server服务。

但有些开发板系统没有开机自启动rknn_server服务,这导致在运行RKNN Python Demo时会遇到如 Einit_runtime: The rknn_server on the concected device is abnormal. 的报错信息。此时请参考3.3.2章节中的相关内容手动启动rknn_server服务。

6.3 后续文档导航

完成首次运行后,请根据任务进入对应的主文档,避免在快速入门中继续查找完整API或高级配置。