安装了 Raspbian OS 的 Raspberry Pi(SD卡至少 16 GB) 工作互联网连接 在这里,我们将使用 SSH 访问笔记本电脑上的 Raspberry Pi。您可以在笔记本电脑上使用 VNC 或远程桌面连接,或者可以将您的 Raspberry pi 连接到显示器。在此处了解有关 在没有显示器的情况下无头设置 Raspberry Pi 的更多信息
在我的这个例子中,我采集~5小时的声音就足够用了,通过定义一个较优的频率范围来训练模型,准确率大于98%。 如果是在计算机上训练模型,只需将其复制到RaspberryPI,便可以准备进入下一步了。 利用模型进行预测 这时候,制作一个脚本:利用以前训练过的模型,当孩子开始哭的时候,通知我们: 在RaspberryPI上运行脚本,并...
In order to succesfully build TensorFlow, your Raspberry Pi needs a little bit more memory to fall back on. Fortunately, this process is pretty straightforward. Grab a USB storage drive that has at least 1GB of memory. I used a flash drive I could live without that carried no important dat...
TensorFlow on Raspberry Pi It's officially supported! As of TensorFlow 1.9, Python wheels for TensorFlow are beingofficially supported. As such, this repository is no longer recommended for your TensorFlow on RPi needs; use the official sources!
Installing TensorFlow Lite to your Raspberry Pi Now that we have prepared the Raspberry Pi, we can install the TensorFlow Lite runtime to our Raspberry Pi. 1.To install Tensorflow Lite, all you need to do is run the command below on your device. ...
caused by: ['/home/pi/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_io/python/ops/libtensorflow_io.so: cannot open shared object file: No such file or directory'] warnings.warn(f"file system plugins are not loaded: {e}") >>> model = tf.keras.models.load_model('Best_Model.h5')...
下载Inception V1模型,能识别1000类图片,https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip 。解压模型,复制到benchmark、simple、camera的data目录。运行目录下xcodeproj文件。选择iPhone 7 Plus模拟器,点击运行标志,编译完成点击Run Model按钮。预测结果见Xcode 控制台。
它消耗大量资源。你可以在Raspberry Pi 4上执行TensorFlow,但不要指望奇迹。它可以运行您的模型,如果不是太复杂,但它将无法训练新模型。它也不能执行所谓的迁移学习。除了运行预先构建的深度学习模型外,您还可以使用该库将所谓的冻结 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 平面缓冲区模型。
此外,“第 11 章”,“通过 CPU/GPU 优化在边缘设备上进行深度学习”,在 Raspberry Pi 上针对 OpenVINO 提供了一个部分,其中提供了 Python 代码,基于 OpenVINO 工具包预训练模型的集成来预测和显示 35 个面部关键点 。 使用CNN 预测面部表情 面部表情识别是一个具有挑战性的问题,因为面部,光线和表情(嘴巴,眼睛...
正如我们所覆盖 先前，树莓Pi为一个非常灵活的单板计算机（SBC）。Raspberry Pi 4功能强大，足以以以前的Raspberry Pi单元无法使用的方式使用，例如资源密集型机器学习。为此，Adafruit上的一个项目展示了如何部署Raspberry Pi 4进行AI对象识别。建议使用4 GB型号，因为它具有更高的性能余量，以供参考。除了Raspberry Pi ...