树莓派4B 镜像烧录和模型部署 64位

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#模型部署 #深度学习 #树莓派

于 2021-03-26 23:26:49 首次发布

本文详细介绍了如何在树莓派4B上部署使用百度开源模型训练的图像分类项目，包括前期硬件准备、软件环境配置、模型编译与部署，以及必要的代码调整。

文章目录

前言
一、我的前期准备
二、配置步骤
- 1.下载文件并编译文件
- 2.部署
总结

前言

最近做项目需要将训练好的图像分类模型部署到树莓派上，将步骤记录下来，让需要的人参考

一、我的前期准备

1.使用百度开源框架训练的模型，差不多每句代码都有注释
2.树莓派4B/8G（供电为5v 3A 这个很重要）
键盘鼠标显示屏
3.镜像文件（这个镜像里面没有vnc需要自己安装）提取码：g4rz
4.烧入镜像文件
如何没有显示屏键盘和鼠标可以在网上找没有显示屏的配置方法，使用自己的笔记本去控制树莓派，这个我没有试，就不在这里献丑了

二、配置步骤

1.下载文件并编译文件

sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc g++ make wget unzip libopencv-dev pkg-config
wget https://www.cmake.org/files/v3.10/cmake-3.10.3.tar.gz
tar -zxvf cmake-3.10.3.tar.gz
cd cmake-3.10.3
./configure
make
sudo make install
pip3 install numpy==1.13.3 pillow==8.1.0
apt install python3-dev
apt install python3-matplotlib
apt install python3-opencv
git clone https://github.com/hang245141253/lemon.git
cd ./lemon/wheels
pip3 install paddlelite-2.8rc0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
cd ..
cd ./lemon/code

如果没有pip3请先安装pip3
这个github上的项目是柠檬分类的需要自己在修改一些东西，下面会讲

c++运行代码：

sh cmake.sh
sh run.sh

python运行代码：（二选其一）

python3 lemon.py

2.部署

将用paddle生成的modle.nb文件替换掉 /lemon/code/models 中的modle.nb
在这个过程中你可能会发现用户权限不够，无法删除和修改
在命令窗口使用sudo chmod -R 777 工作目录（你希望获得root权限的文件夹或者文件）就可以删除和修改了
最后需要修改 lemon/code中的lemon.py文件中的内容就可以在命令窗口运行并成功预测了。
lemon.py具体如下
修改前：

import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from paddlelite.lite import *


def preprocess(img):
    '''
    预测图片预处理
    '''
    #resize
    img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) #Image.BILINEAR双线性插值
    img = np.array(img).