将转换后的R-CNN检测器从Matlab部署到ONNX再部署到raspberry
将转换后的R-CNN检测器从Matlab部署到ONNX再部署到树莓派（Raspberry Pi）可以实现在嵌入式设备上进行目标检测。下面是完善且全面的答案：
- R-CNN检测器：R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）是一种经典的目标检测算法，它通过在图像中提取候选区域并对每个区域进行分类和边界框回归来实现目标检测。
- Matlab：Matlab是一种高级技术计算语言和环境，广泛用于科学计算、数据分析和算法开发。在这个场景中，我们使用Matlab来训练和转换R-CNN检测器。
- ONNX：ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的深度学习模型交换格式，它允许不同的深度学习框架之间共享和使用模型。将R-CNN检测器转换为ONNX格式可以实现跨平台部署和推理。
- 树莓派（Raspberry Pi）：树莓派是一款低成本、高性能的单板计算机，广泛应用于物联网、嵌入式系统和教育领域。将R-CNN检测器部署到树莓派上可以实现在边缘设备上进行实时目标检测。
部署步骤如下：
- 训练R-CNN检测器：使用Matlab进行目标检测模型的训练，包括数据准备、模型选择、训练和评估等步骤。具体的训练过程和代码可以参考Matlab官方文档或相关教程。
- 转换为ONNX格式：使用Matlab提供的ONNX工具箱将训练好的R-CNN模型转换为ONNX格式。ONNX工具箱提供了一系列函数和工具，可以方便地将不同深度学习框架的模型转换为ONNX格式。
- 部署到树莓派：将转换后的ONNX模型部署到树莓派上进行推理。可以使用树莓派上的深度学习框架（如TensorFlow Lite、PyTorch等）加载ONNX模型，并通过调用模型的推理接口实现目标检测功能。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
腾讯云提供了一系列与云计算和人工智能相关的产品和服务，以下是一些推荐的产品和介绍链接：
相关·内容
我正在做一个使用R-CNN检测器(区域卷积神经网络)进行物体检测的项目。我创建了检测器，并通过Matlab进行了训练和测试，它工作得很好。但是，当我到了测试阶段并将其部署到raspberry时，Matlab不支持将该检测器部署到硬件上。我看到了很多可以转换成ONNX格式的资源。我已经将Matlab文件转换为ONNX文件，现在我正在寻找使用此onnx文件并部署到raspi的步骤，因此， 我正在寻找您的支持，以部署预先训练的检测器。
浏览 8提问于2019-12-14得票数 0
1回答
我正在尝试将一个预先训练好的更快的ONNX (或Keras)格式的R-CNN模型导入到MATLAB中，但是我得到的错误是多个输出的模型还不支持。有没有办法绕过这个问题？
我已经尝试过importONNXNetwork和importKerasNetwork。
非常感谢您的帮助！
浏览 9提问于2019-10-20得票数 0
目前，我正试图将ONNX model导入到Keras，以便对大小为1x1x200x200的灰度图像的数据集进行培训。
但是，当我将onnx模型转换为Keras时，可以使用
onnx-to-keras()
模型的输入层被更改为?x1x200x200作为.h5 model。
当转换回.onnx文件时，输入层已更改为Nx1x200x200。
在试图训练模型时起作用，但是当使用ONNX .将经过训练的神经网络部署到C++代码时，更改的输入层会导致错误。
这是因为N被读取为一个导致溢出的一维层.
C++代码与原始模型一起工作，输入层将接收1x1x200x200图像。
-我已经尝试过在numpy数组张量上
浏览 4提问于2020-06-25得票数 2
回答已采纳
在ONNX文档中，如果我在Python中训练一个模型，例如scikit learn或Pytorch，我可以将其保存为ONNX格式，然后将其部署到Java运行时生产环境中。
有没有可能在相反的方向做呢？例如，在Java中训练模型，然后将其保存为ONNX格式或类似格式，并将其部署到Python生产环境中？
浏览 5提问于2021-03-07得票数 0
我在Matlab中构建了一个网络，并导出为ONNX，但我需要一个caffemodel。我如何转换它？我找到了这个https://github.com/MTlab/onnx2caffe，但它根本不起作用
浏览 33提问于2019-06-28得票数 0
例如：https://github.com/onnx/sklearn-onnx/blob/master/docs/tutorial.rst 但是有了 model = sklearn.ensemble.RandomForestRegressor() 我们可以拿到 models.estimators_[0].decision_path(X) 我们可以使用转换为ONNX的模型来实现这一点吗？ 或者，有没有一种方法可以简单地将ONNX文件加载回sklearn？
浏览 23提问于2020-01-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图只使用预先训练过的火炬视觉中的某些层，更快-RCNN网络初始化为：
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()
这个很管用。但是，将model.modules()或model.children()传递给nn.Sequential会产生错误。甚至通过整个模型也会导致错误。
model = torch.nn.Sequential(*model.modules())
model.eval()
# x is a [C, H, W] image
y = mode
浏览 0提问于2019-06-05得票数 2
回答已采纳
以R-CNN为例。我知道有一个区域建议网络，然后是一个单独的分类网络，一般的想法是它找到可能是对象的潜在区域，然后将这些区域传递给分类器，以找出它是什么。我想知道如果我有一个自定义的数据集，分类器是如何训练的。它是否简单地提取所有边界框，使用这些边界框坐标创建新图像，对其进行预处理，然后使用它们进行训练？
换句话说，目标检测模型中使用的分类器是在基于边界框坐标生成的图像上训练的，还是更复杂？
浏览 0提问于2020-08-03得票数 0
为了在移动设备上运行，我想把一个模型(如Mobilenet V2)从Py手电筒转换成tflite。
有人这样做了吗？
我发现的是一种使用ONNX将模型转换为中间状态的方法。然而，这似乎不能正常工作，因为Tensorflow期望使用NHWC-通道命令，而onnx和py手电筒则使用NCHW通道命令。
有一个讨论，但在我的例子中，转换工作没有抱怨，直到一个“冻结的tensorflow图形模型”，在试图将模型进一步转换为tflite之后，它抱怨频道顺序是错误的.
到目前为止，我的代码如下：
import torch
import torch.onnx
import onnx
from onnx_tf.
浏览 18提问于2020-05-08得票数 1
我试图将保存的TensorFlow模型转换为ONNX格式，但得到以下错误。 in _load_nodes
slot_variable = optimizer_object.add_slot(
AttributeError: '_UserObject' object has no attribute 'add_slot' 我使用Keras (2.6)用model.save(os.path.join("models", 'modelData'))保存模型。然后，我使用python -m tf2onnx.convert --s
浏览 255提问于2021-09-16得票数 1
4回答
我在Matlab2019b中训练了一个CNN，它可以对图像进行三类分类。当这个CNN在Matlab中测试时，它运行良好，只需要10-15秒就能对图像进行分类。我在Maltab中使用了exportONNXNetwork函数，这样我就可以在Tensorflow中实现我的CNN了。这是我在python中使用ONNX文件的代码： import onnx
from onnx_tf.backend import prepare
import numpy as np
from PIL import Image
onnx_model = onnx.load('trainednet.onnx&#
浏览 136提问于2020-04-19得票数 8
回答已采纳
1回答
上下文
我试图使用一个预先训练的模型，在ONNX格式，以进行推断的图像数据在统一。该模型作为一个名为modelAsset的资产，链接到Unity中的执行组件。为此，我使用了Barracuda版本1.0.0，并按如下方式执行该模型：
// Initialisation
this.model = ModelLoader.Load(this.modelAsset);
this.worker = WorkerFactory.CreateWorker(WorkerFactory.Type.CSharpBurst, model);
// Loop
Tensor tensor = new
浏览 3提问于2020-07-02得票数 1
回答已采纳
我有一个经过训练的模型(我自己训练过)，它是一个.h5格式，它本身工作正常，但是我需要将它转换成.onnx格式，以便在Unity中部署它，我搜索了如何将.h5模型转换为.onnx格式，并偶然发现了keras2onnx库，接下来我得到了以下内容：
!pip install git+https://github.com/microsoft/onnxconverter-common
!pip install git+https://github.com/onnx/keras-onnx
import keras
import keras2onnx
import onnx
from tensorflow
浏览 7提问于2021-03-10得票数 2
回答已采纳
我试着用tf-服务来部署我的火炬模型。我已经把我的火炬模型出口到onnx了。如何为tf服务生成pb模型？
浏览 0提问于2019-11-13得票数 11
我使用OpenVINO模型优化器框架将包含单个ConvInteger操作的ONNX模型转换为OpenVINO IR格式。
mo --input_model {onnx_model}
ONNX ConvInteger算子具有INT8 8/UINT8 8精度的输入和权重张量，以及具有INT32精度的输出张量--这种输出精度是唯一支持的精度。
当模型转换为OpenVINO时，输入和权重张量被自动转换为INT32精度，转换算子被添加到模型中，从而使精度发生这种变化。
对于openvino模型，可以强制使用it 8/uint8 8精度吗？或者，在创建openvino模型之后，是否有一种简单的方法将精度转
浏览 21提问于2022-06-20得票数 1
2回答
我想知道在MATLAB中是否有MSER ()的完整实现？中的是Mex或C++实现，并导入到Matlab中。
谢谢你的指导。
浏览 0提问于2012-04-22得票数 3
回答已采纳
我有一位受过YOLOv5s训练的模特，现在工作得很好。
这是一个输入图像：
在进行推断之后，我可以使用py手电获得一个预期的结果：
这是一个输出映像：
问题是，我需要它在Openvino中，而且不管我使用.onnx或.bin和.xml (对于openvino)中的模型进行推理，我都不会得到预期的推理结果。
我得到的是这个形状的向量(1,25200，6)。我知道：
25200等于1x3x80x80 + 1x3x40x40 + 1x3x20x20；
6=1级+4 (x，y，w，h) +1(得分)；
batch_size =1
为了出口，我用：
!pyt
浏览 10提问于2022-03-14得票数 0
2回答
我在.h5中从构建了一个自定义模型。我成功地保存了整个模型，而不是仅使用model.keras_model.save()保存权重，并假设它正常工作。
我需要在中将这个模型转换为ONNX到推论，而且我在这过程中遇到了几个错误。我试过：
T1。.h5到ONNX使用和keras2onnx包，我在以下位置碰到了一个错误：
model = load_model('model.h5')
Error:
ValueError: Unknown layer: BatchNorm
T2。使用定义自定义层
model = keras.models.load_model(r'model.h
浏览 36提问于2021-09-01得票数 3
我正在使用PyTorch训练神经网络并将它们输出到ONNX中.我在索引中使用这些模型，该索引通过TensorRT加载ONNX。我需要一些特性的一个热编码，但这真的很难在Vespa框架内实现。
是否有可能在我的ONNX网络中(例如，在网络表示之前)嵌入对某些给定功能的单热编码？如果是这样的话，我应该如何基于PyTorch模型来实现这一点？
我已经注意到两件事：
ONNX格式包括OneHot运算符：
PyTorch内置的ONNX导出系统不支持OneHot操作符：
编辑2021/03/11:以下是我的工作流程：
基于PyTorch的学习秩模型的训练
将它们导出为ONNX
浏览 17提问于2021-03-09得票数 3
回答已采纳
model = VGGish() # vgg model class
model.train(False)
x = torch.randn(10, 1, 64, 96, requires_grad=True)
# Export the model
torch_out = torch.onnx._export(model, # model being run`enter code here`
x, # model input (or a tuple for mult
浏览 3提问于2019-12-06得票数 1
1回答
我使用tensorflow创建了一个修改后的lenet模型，如下所示：
img_height = img_width = 64
BS = 32
model = models.Sequential()
model.add(layers.InputLayer((img_height,img_width,1), batch_size=BS))
model.add(layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), batch_size=BS, activation='relu', padding="va
浏览 4提问于2022-02-27得票数 1
回答已采纳
我们的目标是在不能运行Matlab的嵌入式系统上运行Linux。我们有计算机视觉Matlab脚本原型，并希望此功能(Vision.blobAnalysis)移植到嵌入式。
两个选项:使用Matlab编码器将Matlab计算机视觉功能移植到嵌入式系统，或在嵌入式系统上使用openCV重现功能。
浏览 0提问于2015-08-19得票数 1
1回答
我使用FFTW库编写了以下C/MEX代码，以控制MATLAB中用于FFT计算的线程数。该代码与计划器中的FFTW_ESTIMATE参数一起工作很好(复杂的FFT向前和向后)，尽管它比MATLAB慢。但是，当我切换到FFTW_MEASURE参数来调整FFTW计划器时，结果是，应用一个FFT向前，然后一个FFT向后，并不返回初始图像。相反，图像是由一个因子缩放的。使用FFTW_PATIENT给出了一个更糟糕的结果，即空矩阵。
我的代码如下：
Matlab函数：
正向FFT：
function Y = fftNmx(X,NumCPU)
if nargin < 2
NumCPU
浏览 0提问于2012-05-01得票数 1
回答已采纳
我有一些ONNX Model Zoo的模型。我想在安卓( TensorFlow )应用程序中使用这里的模型，但我在弄清楚如何转换模型时遇到了问题。 根据我所读到的，我需要遵循的过程是将ONNX模型转换为TensorFlow模型，然后将该TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite模型。 import onnx
from onnx_tf.backend import prepare
import tensorflow as tf
onnx_model = onnx.load('./some-model.onnx')
tf_rep = prepare(onnx
浏览 53提问于2020-08-15得票数 4
回答已采纳
我正在学习这个新的ONNX框架，它允许我们将深入学习(和其他)模型部署到生产中。
然而，有一件事我错过了。我认为有这样一个框架的主要原因是为了推理的目的，例如，当我们有一个经过训练的模型，并且想要在一个不同的地方使用它(例如，我们不能使用PyTorch)，这个模型仍然可以使用。
我在这里预编了一个“从头开始”的例子：
# Modules
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import DataLo
浏览 3提问于2021-06-27得票数 5
回答已采纳
我正在尝试创建一个超级简单的Tensorflow网络(一个数据处理Lambda层)，然后将模型转换为ONNX，并在从ONNX调用ONNX模型时验证结果是否匹配。我使用的是Tensorflow v2.5.0。& onnxruntime v1.8.1。 example_input2 = tf.convert_to_tensor([0,1000,2000,2000,2000,3000,3000,4000],dtype=tf.float32) 模型定义： inp = keras.layers.Input(name="input", type_spec=tf.TensorSpe
浏览 37提问于2021-07-15得票数 0
回答已采纳
2回答
哪种部署方法创建的程序更难
、、、、
我已经用MATLAB编写了一个程序，我正在考虑将该程序部署到最终用户的三种方法。第一种方法涉及将.m文件转换为p代码，然后将其部署到终端用户，这些用户可以在MATLAB中使用p代码，但自己看不到代码。第二种方法是使用MATLAB Compiler和MATLAB Builder NE将.m文件编译成C#，然后使用Visual Studio对代码进行模糊处理并创建最终产品。第三种方法涉及使用MATLAB编译器和MATLAB Builder EX创建Excel外接程序，并将Excel外接程序部署到最终用户。
我想知道在我正在考虑的这三种部署方法中，有人进行反向工程或破解并获得对代码的访问权限有多难。
浏览 0提问于2012-04-24得票数 0
回答已采纳
3回答
我已经通过以下方式将我的模型导出到ONNX：
# Export the model
torch_out = torch.onnx._export(learn.model, # model being run
x, # model input (or a tuple for multiple inputs)
EXPORT_PATH + "mnist.onnx", # where to save the mod
浏览 3提问于2018-11-07得票数 20
我正在用ML.Net创建我的第一个应用程序。我想使用一个使用sklearn建立的模型来预测考虑到制造年份的汽车价格。
为此，我使用了简单的数据集，如下所示.
> id region price year model fuel odometer transmission
> 7316814884 auburn 33590 2014 sierra 1500 crew cab slt gas 57923 other
> 7316814758 auburn 22590 2010 silverado 150
浏览 18提问于2021-12-17得票数 0
回答已采纳
我需要读取一个matlab代码块，并使用来自Simulink框架内的"Raspberry Pi ALSA音频捕获块“的数据。我使用的是Matlab r2013a和matlab r2013b，以及树莓派的Simulink库。
这是因为我需要开发一种特殊的音频分析。
所以我的问题是:我如何读取来自"Raspberry Pi Audio Capture“块的数据流，并在修改它们之前将修改后的数据”绘图“或”记录“到文件中？
如何在流式绘图中绘制这种类型的数据？
如何将这种类型的数据记录到文件中？
谢谢!
浏览 2提问于2014-03-05得票数 0
1回答
我一直在使用efficientnetV2训练网络。
列车过程进行顺利，我达到了93-95%的验证精度.在此之后，我在一个集测试上运行一个推理过程，其中包含的新图像具有可接受的准确性，大约为88% (例如)。
在我检查模型是否工作良好时，我需要将其转换为ONNX，然后再转换为张紧引擎。我有一个脚本可以使用ONNX模型运行推断，以检查我在转换过程中是否有问题。
我使用这段代码来转换模型：
import torch
from timm.models import create_model
import os
# create model
base_model = create_model(
浏览 8提问于2022-06-14得票数 0
我想把托管的模型主要是mobilenets转换成ONNX格式。因此，我想尝试这些托管模型的量化版本，并使用运行它们。
将这些模型转换为供使用的正确步骤是什么
浏览 13提问于2020-05-20得票数 1
我想在(raspberrypi上的Python)和(PC上的Matlab)之间执行通信。Raspberry pi执行人脸检测和裁剪人脸。我需要将这些面孔发送到pc上的matlab进行处理(人脸识别)，并在raspi上从matlab到python检索回标签。我在互联网上到处搜索，但都找不到详细的解释。
浏览 2提问于2016-05-02得票数 0
3回答
我想训练一个在图像中检测车辆和道路的模型。为此，我将使用Mask R-CNN和YOLACT++。我用vgg图像注释器为Mask R-CNN标记了一些图像，分割点如下图所示。 ? 如您所见，这里没有area参数或bbox参数。我可以使用minx miny maxx maxy找到我的实例的bbox，但我找不到如何找到该分割区域的区域。您可以在下图中看到Yolact注释的形成。 ? 标记所有实例需要大量时间。我花了至少10分钟来标记图像中的所有汽车，我已经有500张图像被标记了。你有什么建议或想法可以帮助我节省我的时间，同时转换第一个注释形成为第二个(掩码r-cnn到coc
浏览 104提问于2020-04-14得票数 5
回答已采纳
Matlab版本: 7.8.0(R2009a)
我是通过使用Canny边缘检测器从图像中获取边缘，使用标准的‘边缘’函数。但是对于我的项目，我需要得到中间梯度大小矩阵。即每个像素的梯度幅度值。
我知道我们可以使用imgradientxy()来完成这个任务，但是我需要精确的结果-- Canny会给出什么结果--我不知道Matlab为canny所使用的实现。有什么办法可以做到吗?还是我必须从无到有地实施精明？
背景：我基本上是在改变边缘上的一些像素的强度值，就像canny检测到的那样。我需要知道的是，在改变之后，当用新的值计算梯度时，它们是否仍然低于阈值？
浏览 1提问于2012-09-26得票数 4
回答已采纳
我已经使用pytorch训练了一个图像分类模型。
现在，我想把它从研究转移到生产流水线。
我正在考虑使用TensorFlow扩展。我非常怀疑我是否能够在TensorFlow扩展管道中使用我的PyTorch训练模型(我可以将训练模型转换为ONNX，然后转换为Tensorflow兼容格式)。我不想重写和重新训练训练部分到TensorFlow，因为这将是一个很大的开销。有没有可能或者有更好的方法来生产PyTorch训练过的模型？
浏览 6提问于2020-11-13得票数 2
我为detection.In编写了matlab代码，我的代码是对前100帧进行人脸检测，并从每个帧中裁剪人脸，并将其保存在数据库folder.Problems中。
1.逐帧检测是非常slow.Is的
2.在我的数据库文件夹中，必须显示1~ 100张人脸图像，而不是直接显示第11和12张人脸图像，而是在第10张图像之后显示13张人脸图像。第23张人脸图像是blurr.Likewise，因此丢失了很多图像，有些是blurr.Last图像号，显示为216。但是数据库folder.In中共有106幅人脸图像，其中12幅是blurr.Remaining图像。
clc;
clear all;
obj=v
浏览 1提问于2014-04-25得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在研究使用SJ4000摄像头进行图像处理，通过USB连接到Raspberry (运行Raspbian )，使用OpenCV进行图像处理。我已经取得了相当多的使用我的网络摄像头，但现在需要将它移植到s 4000的环境，但我被困在这个障碍。
我使用的代码与这个问题的答案相同：。
在我的笔记本电脑的网络摄像头上，我得到了相当好的框架。当SJ4000也通过USB连接到我的笔记本电脑时，我得到了一个很好的框架。但是，在Raspberry Pi上，当我执行相同的代码时，图像会因为某种原因而冻结。然后，我需要强制退出视频查看器窗口，因为它被冻结了。
编辑1:在关闭Spyder并再次加载它几次并执行相同的
浏览 1提问于2016-12-04得票数 1
1回答
我在Raspberry 3上安装了最新版本的Windows IoT，并引导它将一些Visual代码部署到它上，并得到一个错误，即(msvsmon.exe)返回null而不是IP地址。在仪表板中，有一个按钮来启动调试器，但它返回一个错误，调试器必须复制到Pi后才能启动。
我不能部署，因为它不是活动的，我不能启动它，因为我还没有部署任何东西。
我该如何解决这个问题？
浏览 0提问于2019-01-16得票数 1
回答已采纳
3回答
我目前在Yolov4上使用Darknet，只有一个类。
我需要将这些权重导出为onnx格式，以便进行tensorRT推断。我尝试了多种技术，使用或进行转换。但似乎没有一个管用。有没有直接的方法呢？
浏览 15提问于2020-07-01得票数 4
我根据解决方案安装了MATLAB，它也启动了，但是通过执行它，会发生以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-1-7f0848dd34ed>", line 1, in <module>
runfile('/media/geodasie/dat/Dennis/Python/PythonProgram/CryoSat2_main_Test.py', wdir='/media/geodasie/dat/Dennis/Python/PythonProg
浏览 2提问于2018-08-01得票数 1
回答已采纳
我正在将效率网从onnx转换为tensorflow，以便进一步转换为tflite。从onnx到tensorflow的转换产生了奇怪的结果
Onnx有一个conv2d算子
在转换成tensorflow和以后的tflite模型之后，我得到了这一堆凸起(它们都不能在图片中显示，总共有32个，作为onnx中的核数)。
我怀疑问题在于onnx-tf转换。看起来，conv2d输出被分割成32个单独的输出，然后在单独的conv2d操作符上单独处理，然后连接在一起。
在他们的github上有两个相关的问题。
首先，对深度对流层有一个修正，但在我的情况下不能应用它
从的来源来看，它们确实会拆
浏览 3提问于2021-03-17得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在将我的库与一些深度学习框架集成在一起，我遇到了一些内存问题。我怀疑protobuf是这里的问题所在，但我想征求你们的意见和一些帮助，因为我已经在它上面花了太多的时间。简而言之，该框架在ONNX格式的深度学习模型上运行。它将它们读取到内存中，以onnx::ModelProto对象。然后这些对象被传递到我的库中，在那里它们被转换(和优化)为我的自定义表示，并返回给框架。onnx::ModelProto是一个用protoc从https://github.com/onnx/onnx/blob/master/onnx/onnx.proto生成的C++类--一个常规的协议消息。 当ModelPro
浏览 27提问于2020-04-28得票数 1
1回答
首先，我通过matlab通过两种不同的方法使用opencv MSER：
通过matlab的detectMSERFeatures函数。这似乎调用了opencv (通过在ocvExtractMSER函数中调用detectMSERFeatures )
通过一种更直接的方法:在中找到OpenCV3.0包装器/matlab绑定
无论哪种方法，我都可以得到像素列表(也称为区域)，我设想的是opencv：：检测区域第二arg，"std::vector< std::vector< Point > &msers“的翻译。
结果可以得到多个区域的列表，每个区域都有
浏览 2提问于2016-12-29得票数 1
我使用django制作了一个webapp，我需要将它部署到许多raspberry pi设备上。我正在使用ansible将部署自动化到设备。在开发应用程序时，我使用pipenv管理虚拟环境中的项目依赖关系。
我的问题是，部署时是否需要在实际的raspberry pi设备上创建一个虚拟环境，还是只需在系统环境中安装所有必需的包？在设备上创建虚拟环境的好处是什么？
谢谢。
浏览 2提问于2019-12-08得票数 1
回答已采纳
我们正在尝试使用Vespa中的ML模型，我们在Vespa中存储了文本数据，有人能帮助我们解决以下问题-
onnx模型的一个例子是使用scikit进行培训-- Vespa中使用的学习。
以Vespa中的onnx模型为例，在模型训练和预测之前添加预处理步骤。
浏览 5提问于2020-08-20得票数 3
回答已采纳
3回答
我刚把我的代码从MATLAB移植到Java，我需要矩阵的特征分解，特别是我只需要第一个k值而不是完整的分解。
然而，在中，特征分解类计算完整的特征分解。我试图修改它，但它抛出了一些错误。有没有其他类似的库？
在MATLAB中，所讨论的函数是eigs(k,A)。
浏览 1提问于2012-05-31得票数 0
我正在尝试通过Visual 2015 Community将我的第一个Python项目部署到一个Raspberry Pi 2B上。Pi运行Windows10Core IoT，我可以通过SSH和web接口连接到它，没有问题。
我的问题是在部署过程中得到错误的DEP6200。VS在部署过程中请求一个我无法提供的PIN。这不是操作系统的登录密码，也不是你所期望的任何标准的PIN (例如0000或1234)。
任何暗示都是感激的。
浏览 4提问于2015-12-04得票数 1
我有一个ONNX模型，我可以成功地转换为TF与TF 2.4.1。但是，当涉及到将保存的模型转换为TFLite时，会发生错误。
守则：
import onnx
import tensorflow as tf
from onnx_tf.backend import prepare
print(tf.__version__)
# Convert model.onnx to Tensorflow
onnx_model = onnx.load('model.onnx')
onnx.checker.check_model(onnx_model)
tf_rep = prepare(on
浏览 0提问于2021-04-22得票数 0
回答已采纳
将yolov4或yolov5模型转换为coreml的典型过程是什么。我看到了一些东西，比如从火炬到Onnx到CoreML。我用的是塔楼，被困在yolov2的土地上。有人在v4或v5上试过这个吗？
浏览 4提问于2020-09-02得票数 3
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
