AI应用开发

基于TensorFlow/Caffe等框架开发

开发板Linux系统安装aarch64版本TensorFlow后即可调用TensorFlow API进行开发；同时，由于开发板预装的是标准的Fedora系统，也可以基于Caffe等各种开源框架进行开发，与PC无异。

基于RKNN API开发

Python API开发

Python开发只需要调用RKNN-Toolkit包中的API即可完成Python应用开发。 C API开发

Rockchip提供了一套RKNN API SDK，该SDK为基于 RK3399Pro Linux/Android 的神经网络NPU硬件的一套加速方案，可为采用RKNN API 开发的AI相关应用提供通用加速支持。

1、Linux 平台

需要先安装rknn-api开发包：

sudo dnf install –y rknn-api

若安装失败则到百度网盘下载：rknn_api_sdk

安装成功后系统目录中存在RKNN头文件rknn_api.h以及库文件librknn_api.so。应用程序只需要包含该头文件和动态库，就可以编写相关的AI应用。

引用头文件：

#include <rockchip/rknn_api.h>

链接库文件：

LDFLAGS = -lrknn_api

2、Android平台

进入Android/RKNPUTools/rknn-api/Android/rknn_api目录，RKNN API的定义在include/rknn_api.h的头文件里。RKNN API的动态库路径为lib64/librknn_api.so和lib/librknn_api.so。应用程序只需要包含该头文件和动态库，就可以编写相关的AI应用的JNI库。目前Android上只支持采用JNI的开发方式。

RKNN API SDK相关API介绍请参考文档《RK3399Pro_Linux&Android_RKNN_API_V*.pdf》。