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1 首先也需要部署运行环境，将库文件放入 RK3588 开发板上，我们将网盘资料“iTOP-3588 开发 板 \02_ 【 iTOP-RK3588 开 发 板 】 开 发 资 料 \12_NPU 使 用 配 套 资 料

\05_Linux_librknn_api\librknn_api\aarch64”路径下的文件通过U盘拷贝到开发板的/usr/lib 目录，如下图所示：

2 下载网盘资料中“iTOP-3588 开发板\02_【iTOP-RK3588 开发板】开发资料\12_NPU 使用配套资料\04_RKNN-Toolkit-lite2 工具”中 rknn_toolkit_lite2.tar.gz 压缩包，在 windows 上解压，然后 通 过 U 盘 拷 贝 rknn_toolkit_lite2/examples 文 件 夹 下的 Demo inference_with_lite 放 入RK3588 开发板，这个 demo 是通过 resnet 残差神经网络识别”space_shuttle_224.jpg”这幅图

片，然后运行，输入以下命令：

cd inference_with_lite/

python3 test.py

运行成功如下图所示：

通过结果 TOP 的训练集标签查询可知，识别结果是宇宙飞船，训练集标签可详见

其置信度为 0.9996，是所有标签中最高的，和图片事实相符。

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