树莓派 机器学习,机器学习的抱负渠道

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