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RK3588测试NPU和RKNN函数包装https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149669753
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以及深度学习部署工程师1~31主要学习tensorRT、cmake、docker、C++基础、语义分割、目标检测、关键点识别、RTSP推流、3D模型部署、车牌检测于识别项目、人脸属性分析（年龄、性别、名称、是否佩戴口罩）等知识
好的进入本节课程：
在安装全部的库之后，大概会占用根目录30G左右的空间，所以在配置ubuntu的时候应该多配置一些空间给根目录
安装docker 的pytorch报会占用14GB的空间，没有空间需要慎重
本来用tensorRT的docker还需要多6GB的空间，但是如果你没空间的话可以跳过，因为我们已经在本地安装了TensorRT了，直接用本地的也行。
如果你没有进行前面的步骤，直接从这节开始，只用docker的方式，应该30GB以内就能完成。
所以你需要查看自己的根目录还有没有30GB空间
用df -h查看目前的空间情况
首先需要获得一个pt权重文件，我们才能部署，如果你不想要重新训练，你可以直接用我的pt文件进行TensorRT部署，跳过yolo安装、训练这些过程
代码在文章底部。
推理效果：

本节分上下两节，部署的部分为下节内容，本节主要是训练yolov5模型，为后面TensorRT准备

YOLOV5 人员检测项目

一、安装Pytorch 及 YOLO v5

1.1 安装GPU版 pytorch

• 方法一：conda虚拟环境
  这种方式在环境搭建中有更为详细的介绍（环境搭建是一个文档，如果需要的话私信我）

首先，请参考上一节课将GPU driver, cuda, cudnn先安装完毕。

# 使用conda虚拟环境（安装文档：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html）# 创建conda虚拟环境，参考你选择的版本安装即可# 最新版：https://pytorch.org/get-started/locally/# 历史版本：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

• 方法二：docker 方式（推荐）

使用docker主要是因为与主机性能区别不大，且