从零开始在树莓派3B+上跑深度学习模型

写在前面

  最近在研究怎么在树莓派上跑深度学习模型，深度学习模型普遍偏大，运算量也比较大，树莓派是一个微型的计算机，计算能力可能满足不了大模型。这里可以使用mobilenet系列这种适用于移动端的模型。我这里用的是mobilenetv2。

材料准备

  树莓派3B+开发板（京东两百多），树莓派摄像头，电源线，TF卡（SD卡，16G），读卡器，HDMI线（用于连接显示屏）

在TF卡上烧入树莓派系统

这里给出烧入教程和一些工具的链接：1.工具及教程链接：https://pan.baidu.com/s/1bTeyiil08HQ6XYPTxjswiA  提取码：zwll 

2.树莓派烧入系统连接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Rgjhs-M3dZRLsMpKCnjbxQ 提取码：ena9 

好了，根据以上视屏教程可以完成TF卡的烧制。把TF卡插入树莓派卡槽中，连接好电源，用HDMI线接入显示屏，在USB接口接入鼠标键盘，就可以用啦！

接线图片：

 

树莓派接入显示屏后开机图片：

 

开机后会发现无法连网，当然可以使用有线网连接到树莓派的指定端口，我这里使用的无线网，所以要更该下树莓派的网络配置文件。

树莓派设置连接WIFI

参考博客：http://shumeipai.nxez.com/2017/09/13/raspberry-pi-network-configuration-before-boot.html

写的很细致了

接下来就是配置深度学习环境了。我们安装好的系统中已经自带了Python2.7版本和Python3.5版本。

直接pip或者是pip3 安装tensorflow就行啦，其他的库也一样用pip或者是pip3 

树莓派设置摄像头打开

给出教程链接：https://blog.csdn.net/fhqlongteng/article/details/80433633

运行深度学习模型

把自己想要运行的模型或者是自己已经训练好的模型拷贝到树莓派上直接运行就好了，和普通电脑上操作一样