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黑體,上海站|高性能計算之培訓月日三天密集式學習快速帶你晉級閱讀全文正文共個字，張，預計閱讀時間分鐘。
樹莓派英特爾神經計算棒進行高速目標檢測代碼訓練數據預處理測試,是一種美德。
最近在做一個項目，要在樹莓派上分析視頻中的片，檢測目標，統計目標個數，這是一張樣例片當下效果最好的目標檢測都是基於神經網絡來做的，包括，,等等，要在樹莓派這種資源緊張的設備上運行檢測模型，首先想到的就是用最輕量的，使用實現的雖然已經非常輕，但在樹莓派上推導一張的仍然需要秒，有興趣的同學可以參考這兩個項目,版必須是及以上具體的操作在文檔裡都說的很清楚了，在樹莓派上的操作也是一樣的，有問題可以評論區討論。
極限的模型仍然不能滿足性能需求，就需要請出我們今天的主角了，。
處理器,支持框架連接方式,尺寸,工作溫度°°主機,虛擬機系統要求以上推薦內存存儲,實際上這不是一個，而是一個專用計算晶片，但能起到類似對神經網絡運算的加速作用。
京東上搜名字可以買到，只要元左右，想想一塊都要幾千塊錢，就會覺得很值了。
是開源的提問不在裡，而是在一個專門的論壇,雖然目前支持的框架包含和，但並不是支持所有的模型，目前已支持的模型列表可以在這裡查到,截止到年月日，還沒有支持版的比如這個操作還未被支持，所以我們需要用來訓練模型，部署到樹莓派上。
的環境分為兩部分，訓練端和測試端。
訓練端通常是一個帶主機，訓練或模型，編譯成可以執行的,測試端則面向編程，可以運行在樹莓派上版本，也可以運行在訓練端這種機器上。
訓練端,安裝安裝這個過程，說難不難，也就幾行命令的事情，但也有很多坑在訓練端主機上，插入神經計算棒，然後其中，幹的是這些事情,檢查安裝檢查安裝編譯安裝不包含模塊，只包含相關模塊，用來將或模型轉成的,注意，,這些庫都是安裝到這個目錄下，並關聯到系統裡邊的，如果你電腦裡原來有或，也不會被關聯上去模塊目前只兼容，我嘗試過將安裝完的改成兼容的版本，可以將模型編譯出來，但是在運行時會報錯，所以暫時放棄兼容了，也建議大家用默認的版本這個步驟主要的坑來自萬惡的，如果你裝過版的，大概會有經驗一些，這裡有幾個小坑提示一下最好在目錄中的中，開啟的支持，即設置，這樣你之後也能用這個來訓練模型的依賴會在腳本中安裝，但有些兼容問題要解決開啟支持後，編譯會找不到，因為在裡，它叫，所以要軟連結一下其他可能出現的的坑，可以在我博客找找答案，如果沒有的話，就去的搜吧,測試,一波操作之後，我們裝好了編譯模塊，可以下載我訓練的模型，嘗試編譯成,這裡其實是調用去執行這個文件，不出意外在當前版本你會遇到這個錯誤這是因為在處理模型的時候，會把節點叫做，所以的時候就會找不著。
因此需要為這種節點起一個別名，即，將起別名為，修改代碼中的，在第行後面添加,於是就能編譯生成了，你會看到一個名為的文件。
上邊這個我已經跟的工程師講了，他們在跟進修這個,測試端測試端要安裝，用於，實際上測試端能做的操作，訓練端也都能做從輸出日誌可以發現，將的和文件分別和系統的和做了關聯。
然後你可以下一個工程來跑一些測試沒報錯就是裝好了，測試端很簡單。
看這個教程模型訓練,就是正常的用訓練，主要參考這個倉庫裡將步驟講得很清楚了,下載這個我們已經在裡裝了,下載在上預訓練的模型,把這個項目放到的目錄下，這一步可以不做，但是要對應修改裡的目錄位置,創建你自己的，放到目錄下，比如說，你是在預訓練模型上訓練的話，可以把的標籤文件複製過來，將其中與你的目標類比如我的目標類是相近的類比如中是改成對應的名字，並用它的作為你的目標類的。
比如我用這個類代表,用你自己的數據訓練，參考的，主要思路還是把你的數據轉換成類似或者的格式，然後生成，坑也挺多的,假設你的打的標籤是這樣一個文件，假裝我們數據集只有兩張片,我們的目標是將標籤中涉及的片和位置信息轉成這樣一個目錄在目錄基礎上生成的。。。