此部分为瑞芯微芯片NPU部分的开发记录。包括服务器（PC）端模型训练、模型转换以及瑞芯微接口调用rknn模型，实现目标检测任务。
本小节使用yolov3算法训练自己的数据集，并且部署到瑞芯微rk3568开发板上。使读者通过该博客能够实现，使用瑞芯微开发板检测到自己的目标图像。
一、安装cuda
两种方法可安装cuda。一种为直接安装cuda。另一种为构建nvidia docker容器。本人采用的是后者。Docker的好处在这里就不强调了。直接安装cuda也可以，网上介绍很多。
二、利用docker拉取Nvidia/cuda官方镜像
1、命令：sudo docker pull nvidia/cuda:10.0-devel-ubuntu18.04
2、拉取成功后，sudo docker images命令查看docker 镜像如下:
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