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标题: Rk3399pro运行openpose 错误锦集以及处理方式 [打印本页]

作者: kqqnhzl 时间: 2019-10-25 18:01
标题: Rk3399pro运行openpose 错误锦集以及处理方式
本帖最后由 kqqnhzl 于 2019-10-25 18:12 编辑

Rk3399pro运行openpose 错误锦集以及处理方式

硬件环境：ubuntu 16.04 x64 gtx970

软件环境：cuda + cudnn + tensorflow_gpu + python

错误一，在pc机运行 from rknn.api import RKNN 出现

undefined symbol: PyFPE_jbuf

/packages$ python3

Python 3.5.2 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jul 2 2016, 17:53:06)

[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> fromrknn.api import RKNN

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

File "/home/ai/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/rknn/__init__.py", line 1, in <module>

from rknn import api

File "/home/ai/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/rknn/api/__init__.py", line 1, in <module>

fromrknn.api.rknn import RKNN

File "/home/ai/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/rknn/api/rknn.py", line 16, in <module>

from .rknn_base import RKNNBase

ImportError: /home/ai/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/rknn/api/rknn_base.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: PyFPE_jbuf

>>>

出现这个问题的原因就是因为装了多个python版本，导致在用到一些库的时候，系统不知道选择哪一个版本，或者版本选择错误。我的是装了python3.5 和anaconda3

解决办法

卸载 anaconda3

最好下载 pyenv 进行管理 python 版本，一般可以解决这个问题

安装pyenv 参考：[url=]https://blog.csdn.net/yingfeng_yang/article/details/82527321[/url]

错误二 , 运行 python3 rknn_transfer.py 出现

google.protobuf.message.DecodeError: Error parsing message

或者 tf.reduce_mean got an unexpected keyword argument 'keep_dims' 或者其他错误... 重装总是万能的。

解决方案：

提高 pc 机安装的 tensorflow_gpu 到 1.80

我重新安装 tensorflow_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl + python3.6.8

+ cuda_9.0.176_384.81_linux.run +cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz + rknn_toolkit-1.1.0- cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

解决上述问题。

cuda + cudnn + tensorflow_gpu + python 对应关系如下：

[attach]668[/attach]

错误三 : python3 rknn_transfer.py bulid 的时候出现

(已放弃（核心已转存）) 问题

1,安装轮子包的时候保证是统一用户，要么统一sudo 安装要么统一加 –user 安装

例如： pip3 install –user xxxxxx.whl

2，sudo rm -rf ~/.nv （删除安装的cuda 临时文件亲测有效）

注意问题：

1，保证 pose/coco/pose_deploy_linevec.prototxt 的完整性

2，保证 cuda + cudnn + tensorflow_gpu + python 对应关系

3，模型转换是在pc 机下完成，不是在rk3399pro 上，环境搭建具体看wiki 教程

最后成功运行:
[attach]669[/attach]

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