1. 方针检测: 在树莓派上轻松完成深度学习方针检测:这篇文章介绍了怎么运用树莓派进行方针检测,适用于辨认轿车、橘子、签名等物体。详细信息和代码能够在 检查。
2. 硬件挑选: 用树莓派4B构建深度学习运用(一)硬件篇:这篇文章详细介绍了怎么挑选合适深度学习的树莓派硬件,包含树莓派4B(4GB或8GB版别)的引荐,以及构建AI运用所需的硬件设备。更多信息请参阅 。
3. 深度学习结构: 从零开始用树莓派4B玩深度学习:介绍了在树莓派上运转深度学习项目的技巧和处理常见问题的办法,包含运用proxychains加速pip源的速度和运用opencv调用darknet的办法。详细内容请检查 。 在树莓派5上运用pytroch进行模型练习:记录了在树莓派5上运转pytroch练习代码的全进程,包含新建虚拟环境、装置pytorch、装备Tonny IDE、运转练习代码等。详细内容请检查 。
4. 实践项目: 在树莓派4B上布置自己练习的yolov5模型:详细记录了在树莓派4B上布置YOLOv5模型的进程,包含模型练习、模型转化和推理过程。更多信息请参阅 。
5. 环境建立: 树莓派入门:Python机器学习实战:介绍了怎么经过Python在树莓派上完成机器学习项目,敞开智能硬件新篇章。详细内容请检查 。
6. 实时推理: 树莓派 4 上的实时推理 :辅导怎么在树莓派 4 上设置 PyTorch 并实时运转 MobileNet v2 分类模型。详细内容请参阅 。
这些资源和教程能够协助你在树莓派上成功进行机器学习项目。假如你有详细的项目需求或问题,能够参阅上述资源进行进一步的学习和实践。
树莓派:机器学习的抱负渠道
树莓派的硬件优势
树莓派具有强壮的硬件装备,包含四核ARM处理器、1GB内存以及丰厚的接口。这使得树莓派在处理机器学习使命时,能够供给满足的核算才能,一起坚持低功耗。
树莓派上运转的机器学习结构
在树莓派上,咱们能够运用多种机器学习结构进行开发,如TensorFlow、PyTorch、Keras等。这些结构供给了丰厚的算法和东西,便利开发者进行机器学习项目的开发。
TensorFlow在树莓派上的运用
TensorFlow是Google开发的一款开源机器学习结构,广泛运用于图像辨认、自然语言处理等范畴。在树莓派上,咱们能够运用TensorFlow进行图像辨认、语音辨认等项目的开发。
示例:运用TensorFlow在树莓派上进行图像辨认
以下是一个简略的示例,展现怎么在树莓派上运用TensorFlow进行图像辨认:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D
创立模型
Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
MaxPooling2D(2, 2),
Flatten(),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
编译模型
加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
练习模型
评价模型
print('\
Test accuracy:', test_acc)
PyTorch在树莓派上的运用
PyTorch是Facebook开发的一款开源机器学习结构,以其简练的API和动态核算图而遭到广泛重视。在树莓派上,咱们能够运用PyTorch进行图像辨认、自然语言处理等项目的开发。
示例:运用PyTorch在树莓派上进行图像辨认
以下是一个简略的示例,展现怎么在树莓派上运用PyTorch进行图像辨认:
```python
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torch import nn, optim
创立模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 5 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 5 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
编译模型
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
加载数据集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True)
练习模型
for epoch in range(2): loop over the dataset multiple times
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss = loss.item()
if i % 2000 == 1999: print every
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