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最近拿到一块 CORE-3399PRO-JD4 开发板，要在下面部署 AI 利用。这块板子搭载 Rockchip RK3399Pro 处理器，采纳双核 Cortex-A72+ 四核 Cortex-A53 构架，主频高达 1.8GHz，集成四核 Mali-T864 GPU，并内置高性能 NPU，号称性能优异。然而理论过程中，发现发热重大，要应用 NPU 须要把算法移植到 Rockchip 提供的 RKNN-Toolkit 开发套件。依照官网文档把板子刷成了 ubuntu18.4，而后装置了 RKNN，打算把现有模型转换一下，后果发现：
- 适配的 tensorflow 版本较低（RKNN 1.3 反对 tensorflow 1.10.1），2.0 版本的模型无奈转换。
- ONNX 版本模型转换失败，应该也是版本不对
- pytorch 罗唆没有迁徙到板子上，官网例程都跑不起来。
切实没方法，只能先不必 NPU 把利用跑起来试试。这里把编译在 ARM Ubuntu18.04 上编译 pytorch 和 opencv 的过程记录一下。
编译 pytorch
在开发板上编译，须要先装置编译工具链（要联网）。因为开始编译前我曾经折腾这块板子好多天了，上面列出的依赖可能不是全副。
sudo apt-get install libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake cython而后装置 python 依赖，我这里应用的是 python3.6。
pip3 install numpy pyyaml cyphon从 gitbub 拿下来 pytorch 源码，submodule update 过程必不可少。
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch
git checkout v1.4
git submodule sync
git submodule update --init --recursive
git submodule update --remote third_party/protobuf配置环境变量
export NO_CUDA=1 #不实用 cuda
export NO_DISTRIBUTED=1 #不反对分布式
export NO_MKLDNN=1 #不反对 MKLDNN
export MAX_JOBS=4 须要留神的是 MAX_JOBS 是并行编译的最大线程数。（尽管 CORE-3399PRO-JD4 这块板子是 6 核 CPU，能够反对 6 线程编译，然而它只有 4GB 内存，编译一些简单模块时，GCC 会耗尽内存解体。我的教训是先用 4 线程或 6 线程编译，遇到 GCC 解体，再改回单线程编译，耗内存的模块编译过之后再改回 6 线程编译。）
开始编译
# 打包成 whl，打包胜利后这个文件在 dist 目录外面
python setup.py bdist_wheel装置编译好的 wheel 包
cd dist
pip3 install ./torch-1.4.0a0+72e1771-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl编译 torchvision
先装置编译依赖
sudo apt-get install libjpeg-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
pip3 install pillow从 gitbub clone 代码
git clone https://github.com/pytorch/vision.git
cd vision
git checkout v0.5开始编译
# 打包成 whl
python setup.py bdist_wheel装置
cd dist
pip3 install ./torchvision-0.5.0a0+85b8fbf-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl编译 OpenCV
ubuntu 18.04 能够间接用 apt 装置 opencv 3.2，然而咱们之前的一个利用至多须要 3.3 版本，所以也须要从新编译。
首先装置工具链
sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev下载 OpenCV 和 opencv_conrib 源码
wget -O opencv-3.3.0.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.3.0.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.3.0.zip
unzip opencv-3.3.0.zip
unzip opencv_contrib.zip
cd opencv-3.3.0配置 cmake
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/path/to/opencv_contrib-3.3.0/modules \
-D PYTHON_EXECUTABLE=/usr/bing/python3 \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..开始编译
make -j 4打包和装置
make package
sudo make install软件包下载
因为是在开发板上编译，PyTorch 破费了大略 4 个小时，OpenCV 也须要 1 个小时。我把编译好的包上传到了 github，有须要的能够间接下载：
- OpenCV-3.3.0
- PyTorch-1.4.0-python3.6
