本文将介绍如何使用Python将深度学习模型部署到嵌入式设备上，并提供详细的代码示例。...上部署将转换后的TensorFlow Lite模型部署到Raspberry Pi上。...以下是步骤：将模型文件传输到Raspberry Pi：scp mnist_model.tflite pi@raspberrypi.local:/home/pi/在Raspberry Pi上安装TensorFlow...Lite：pip install tflite-runtime运行模型： 在Raspberry Pi上创建一个Python脚本（如run_model.py），并将上述运行模型的代码复制到该脚本中。...无论是在移动设备还是嵌入式系统中，TensorFlow Lite都能显著提高模型的运行效率和实用性。希望这篇教程对你有所帮助！
边缘计算是一种分布式计算范式，旨在将计算和数据存储资源移动到数据生成的边缘设备上，而不是依赖于集中式的数据中心。...工业自动化：在制造业中，Edge AI 可以在生产线本地进行质量检测、设备监控和故障预测，提升生产效率和产品质量。 5....实战：使用 TensorFlow Lite 实现图像分类 以下是一个使用 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi 上实现图像分类的示例。...6.1 安装依赖 首先，确保你的 Raspberry Pi 已经安装了 Python 和 TensorFlow Lite： sudo apt-get update sudo apt-get install...Lite 在 Raspberry Pi 上运行图像分类： import numpy as np import tflite_runtime.interpreter as tflite from PIL
当物体在IR传感器前面时，物体的表面将IR光线的一部分反射回接收器。因此，接收器然后输出通知物体在传感器前面的LOW信号。 ? 覆盆子Pi机器人 这些传感器连接到覆盆子pi的GPIO输入引脚。...并将传感器上的B针连接到Raspberry pi的GPIO引脚3和16.您可以按照这里的引脚图检查出Raspberry pi GPIO引脚。...我们使用GPIO.BOARD配置，这意味着引脚根据板上的正常顺序（1,2,3，..）进行编号。读取传感器模块上的引脚配置并相应连接。 ?...然后，电机根据来自覆盆子pi的命令由9V电池供电。从树莓pi控制电机的逻辑如下： ?...因此，可以通过从树莓pi的两个GPIO引脚写入高/低信号来控制每个电机的方向。 接下来，您需要将按钮连接到覆盆子pi，如上图所示。此按钮用于激活和停用机器人。机器人接线后，需要安装车轮。
模型训练与压缩 在PC上使用Python和TensorFlow训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将其转换为适合嵌入式系统的格式。...概述 在本案例中，我们将使用Raspberry Pi和TensorFlow Lite部署一个手写数字识别模型。本文将详细展示如何在嵌入式系统中实现图像分类的每一步，包括数据准备、模型部署和实时推理。...步骤 数据准备：获取MNIST数据集并转换为适合嵌入式系统使用的格式。 模型训练与量化：使用预训练的TensorFlow Lite模型。 模型部署：将模型部署到Raspberry Pi上。...实时推理：在Raspberry Pi上进行实时图像分类。 1. 数据准备 在C++中读取MNIST数据集，并将其格式化为适合模型输入的形式。...模型部署 使用TensorFlow Lite的C++ API将量化后的模型部署到Raspberry Pi上。
class TFLiteConverter: 将TensorFlow模型转换为output_format。class TargetSpec: 目标设备规格。...本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。...例如，像'cool_input'这样的字符串。基本上，可以将多个输入添加到相同的提示中，用于最终组合的并行操作。一个例子是static_rnn，它创建状态或输入的多个副本。...例如，像'cool_input'这样的字符串。基本上，可以将多个输入添加到相同的提示中，用于最终组合的并行操作。一个例子是static_rnn，它创建状态或输入的多个副本。...类似地，如果您在单个解释器的一个线程中调用invoke()，但是希望在另一个线程上使用张量()，那么在调用张量()之前，必须在线程之间使用同步原语，以确保调用已经返回。
我们已在 Raspberry Pi 3B+ 上实现 Photo Booth 应用，其搭载 1GB RAM，并装有 32 位 ARMv7 操作系统。...我们使用 Tensorflow Lite 模型性能测试工具对人脸检测模型在 Raspberry Pi 上的表现进行性能评估。...人脸检测 TensorFlow Lite 模型的推理时间约为 30 毫秒。这意味着模型可以在 Raspberry Pi 上实现实时检测人脸。 ?...其在 Raspberry Pi 上的推理时间可以达到 30 毫秒左右。 如何识别语音命令？...我们能够保存的先前结果的数量，在很大程度上取决于我们的推理时间。例如，我们模型在 Raspberry Pi 上的推理时间约为 160 毫秒，这意味着我们最多可以保存 9 个先前结果。
TensorFlow 算子（本身由复合算子组成，如 LSTM）融合并优化单个可执行的 TensorFlow Lite 单元中，从而在效率和性能上达到理想效果。...复合算子的一个例子是 tf.einsum。执行复合算子与执行组合中的每个算子的效果相同。...如要获取基于 RNN 的模型以利用 TensorFlow Lite 中的高效 LSTM 融合算子，这是最简单的方式。...从概念上看，转换代码用已融合算子替换了此接口的复合实现。在 prepare-composite-functions 传递中，插入转换代码。 调用 TensorFlow Lite 转换器。...使用 TFLiteConverter.from_saved_model API 转换为 TensorFlow Lite。
第二个链接是树莓派3B+上使用yolo，不过国内正常是打不开，根据这篇文章在Raspberry Pi 4上使用yolov3 tiny版本，测试结果可以达到2帧，这个结果是做了很多加速之后的。...安装NNPACK，这是神经网络的加速库，可以在多核CPU上运行 在Makefile中添加一些特殊配置，以在Cortex CPU和NNPACK优化上编译Darknet Yolo源代码。...安装opencv C ++（在raspberry pi上非常麻烦），不过我没安装也可以使用（编译总是报错，没有成功） 使用Yolo小版本（不是完整版本）运行Darknet！...步骤0：准备工作 在树莓派4上安装系统等参考我的这篇博客 准备Python和Pi相机,我用的是树莓派的相机，使用usb摄像头会慢很多。 安装OpenCV。使用最简单的方法（不要从源代码构建！）...3B+要强很多，3B+只能达到1帧。
通过模型轻量化技术（如量化、剪枝和知识蒸馏），我们可以显著减少 AI 模型在边缘设备上的计算需求，提升运行效率。本篇文章将介绍 AI 模型轻量化的基本方法，并展示一个将轻量化模型部署到边缘设备的案例。...引言近年来，边缘计算的应用场景逐渐增多，例如智能家居、无人机、物联网设备等。然而，传统 AI 模型通常体积庞大，计算复杂，难以在计算资源有限的边缘设备上运行。...模型剪枝删除模型中不重要的连接或神经元，以减少计算和存储复杂度，同时尽量保持模型性能。知识蒸馏使用大型复杂模型（教师模型）的输出训练较小的模型（学生模型），以实现性能与轻量化的平衡。...]quantized_model = converter.convert()解析： TFLiteConverter： TensorFlow 提供的一个工具，用于将原始模型转换为 TensorFlow...未来边缘计算硬件的持续进步和模型轻量化技术的优化，将进一步推动 AI 技术的普及。更多复杂算法将得以部署于资源受限的设备中。
树莓派3B+，树莓派4B 树莓派3B+/4B拥有以太网口供电(PoE)功能, 因此可省去USB供电插头。所有树莓派板子都连接到一个支持PoE功能的交换机/路由器，如下图所示 选择3....Turing Pi主板 + 树莓派计算模块 关于树莓派计算模块 上面介绍的树莓派3B, 3B+, 4B等板子其实可以拆解成如下两部分，即: 计算模块和计算模块IO扩展板....将计算模块和计算模块IO扩展板结合起来功能就和上述的树莓派3B, 3B+, 4B 一致。 关于Turing Pi主板 利用Turing Pi主板加可扩展树莓派计算模块的方式搭建集群十分的方便。...所有单板都烧写好后按照硬件准备中的描述连接好，并将每个板子配置好ssh连接，将公钥放置在~/.ssh/authorized_keys里面，以方便连接。...确保可以通过***ssh @***能连上集群中每一个树莓派节点。
目录 前言 1、删除原版本下新版本 2、python虚拟环境 3、python版本共存换链接——给版本降低 4、烧录之前版本的文件（在清华源中可以找，不用官网的烧录文件就行； 比如：（balenaEtcher...）重新烧录有问题可以看： 树莓派3B+入门（无外设）-CSDN博客 可参考这篇文章；找到自己想烧录的使用国内镜像站下载树莓派 Raspberry Pi OS 操作系统_raspberry pi os with...那个时候不知道——高版本python可以下载低版本稳定的opencv版本； 树莓派3B+中下载miniconda3-CSDN博客 树莓派3B+中下载miniconda3(图文全过程)-CSDN博客 3、...python版本共存换链接——给版本降低 在网上看到了3.9版本降低到3.7的，然后我就把3.11降低到了3.9，结果下载就报错（和方法2一样）；还是换源不行； 4、烧录之前版本的文件（在清华源中可以找...SJTUG 链接 下载完成到本地烧录时删掉后面点缀.xz（没显示的后缀的在文件夹里面开一下） 如果给新树莓派配环境时忘记密码了可以用外设，或者线插自己的电脑上先修改密码 也可以拔SD卡修改里面的文件，进入
import tensorflow as tf import numpy as np def max_pool(inp, k=2): return tf.nn.max_pool_with_argmax_and_mask
，并且都是定位在单板计算机的领域，外设上基本上也差不多。...系统运行Raspberry Pi OS。 ? 系统上电运行最大300ma左右。 ? 稳定电流220ma。 ?...4.树莓派3b+的功耗情况 树莓派3b+是4核 Broadcom BCM2837 (ARMv8-A) 1.2GHz，双核VideoCore IV GPU，1GB内存。...系统运行Raspberry Pi OS。当前不接任何外设 ? 对于最高电流情况： ? 正常运行稳定时的电流： ?...系统运行Raspberry Pi OS。当前不接外设。 ? 运行时功耗的情况： 最高功耗基本上在600ma左右。 ? 平均功耗在500ma左右。 ?
这使得 8GB 版本的研发周期要比预期中长一些。 不过在最近的这次更新中，开发团队表示，他们在合作伙伴美光的帮助下克服了这个障碍，带来了 8GB 的树莓派 4，售价 75 美元。 ?...在硬件上，为了提供更高的峰值电流以匹配 8GB 内存版本的需求，新版本还从电路板右侧靠近 USB 2.0 插槽的位置卸下了开关模式电源，并在 USB-C 接口旁添加了一个新开关。 ?...让我们来看一看之前有人在 TensorFlow 上做的基准测试。...从下图可以看出，使用 TensorFlow Lite 的树莓派 4 在同样的数据集上达到了普通 TensorFlow 的 3～4 倍。 ? 下面我们来看一看不同设备之间推理速度的对比。 ? ?...从上面两个图中我们不难发现，树莓派 4 的推理速度超过树莓派 3B+ 4 倍以上，性能直逼 Jetson Nano。假如使用 Coral USB 加速棒的话，推理速度甚至比 MBP 还快。
树莓派Raspberry Pi 3B+安装OpenCL：树莓派Raspberry Pi 3B+安装OpenCL_小锋学长生活大爆炸-CSDN博客 ---- 如果你喜欢自己一步步安装：在Raspberry...Pi 4上安装Vulkan - Q-engineering (qengineering.eu) ---- 快速极简安装： # install PiKISS sudo apt-get install curl...https://github.com/jmcerrejon/PiKISS # or update PiKISS once installed cd ~/piKiss git pull install.sh的内容...，访问不到就复制下来，地址替换为了加速版的： #!...PiKISS is only available for Raspberry Pi 1-4 boards."
如何在 Raspberry Pi 的 Raspbian 上构建使用 GPIO 引脚的 IoT 程序？你可能会回答使用 C++ 或 Python 去访问 Raspberry Pi 的引脚。...若要继续阅读下面的内容，你需要准备： 安装有 Linux 的 Raspberry Pi 2B/3B/3B+ Visual Studio 2017 用于构建程序的 .NET Core SDK （版本大于...2.1） 环境配置 首先在 Raspbian 的 Terminal 上运行如下命令，以安装运行程序所依赖的程序包。...（不管是 3B 还是 3B+ ，Raspbian 的内核都为 32 位，部分 ASP.NET Core 常用的 NuGet 包并不支持 arm32） 打开菜单中的 Raspberry Pi 配置...使用 FTP 工具将生成的发布文件夹复制到 Raspberry Pi 上，这里使用的是 WinSCP 。 ?
3B+中，实现实时表情识别。...在树莓派3b+中，单张图片处理耗时30ms，整个项目在树莓派3b+中的fps为20~30。 最终效果(截取视频) ? ? ? ?...项目过程回放如下： 树莓派环境搭建 首先，搭建好程序运行的环境。模型最终部署在树莓派3b+中，其环境要求如下： ?...除了支持Paddle模型，也可以通过X2Paddle工具转换支持TensorFlow，PyTorch，Caffe等其他框架产出的模型。...，在AI Studio上完成了项目的训练、模型转化等工作。
引言在实际应用中，深度学习模型往往需要部署在资源受限的设备上，如移动设备或嵌入式系统。为了在这些设备上运行，我们需要减小模型的大小并降低其计算复杂度。知识蒸馏和模型压缩是两种常用的方法。 2....这些技术通过减少模型参数的数量或降低参数的精度来减小模型的大小和计算复杂度。 4. 实现步骤 数据准备 首先，我们需要准备数据集。在本教程中，我们将使用MNIST数据集。...import tensorflow as tf # 将模型转换为TensorFlow Lite格式 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model...代码实现 完整的代码实现如下： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models...student_model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test)) # 模型压缩 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model
12.7.1 树莓派概要 树莓派（Raspberry Pi）是一款基于 Linux 的单片机（single-chip microcomputer）——中央处理器（CPU）、存储器、定时计数器、各种输入输出接口等集成在一块集成电路芯片上的微型计算机...以图12-7-2所示的树莓派 3B+ 为例（是本小节演示用的设备），将其与显示器连接，并接通电源，即可启动（关于树莓派的系统设置，可以参考有关专门资料，此处不作为重点介绍）。...图12-7-2 树莓派 3B+ 俯视图 图12-7-3 为启动之后进入的桌面，图12-7-4显示用树莓派登录网站的效果。...因为树莓派当初就是为学习者而设计开发的，鼠标移动到图12-7-3中所示菜单中的“编程”，会看到操作系统中已经默认安装了常用的编程工具，基本可以满足从小到大学各级各类学生学习编程的需要（如图12-7-5所示...图12-7-5 默认安装的软件 用鼠标点击图12-7-5中所示的“Python 3 (IDLE)”，就进入了与第1章1.7节中的图1-7-16同样的界面，只是树莓派中默认安装的 Python 版本可能不如本书中或者读者所使用的的版本高
Raspberry Pi 4中的BCM2711B0拥有4个CPU核心，时钟速度为1.5GHz，乍一看似乎并不比Raspberry Pi 3B+中的四核、1.4GHz的BCM2837B0快多少。...内存也快了不少，从Pi 3B+上运行的1GB DDR2内存到Pi 4上高达8GB的DDR4内存。除了带宽的提升，拥有更多的内存也是一件大事，尤其是对于上网来说。...microSD卡插槽的速度也快了一倍，理论上最高可达到50MBps，而3B+则为25MBps。...在测试中，PI 4 B的以太网端口达到了943 Mbps，在一项吞吐量测试中，Pi 4 B得到了943 Mbps（接近1000 Mbps的最大值）。...这几乎是Pi 3B+的五倍，后者只有237 Mbps。 新老树莓Pi都有802.11ac Wi-Fi，可以在2.4GHz或5GHz频段上运行。因此，我并没有期望在这里看到太多性能上的差异。
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