nanopi基础配置

x shell 新建会话 改名 nanopi(自己随便取 看个人喜好

在左侧找到 serial 点击 使用你接在电脑上的那个串口 波特率用 115200

配置静态ip:

命令是 :vi /etc/network/interfaces

allow-hotplug eth0
iface eth0 inet static   #static表示使用固定ip,dhcp表述使用动态ip
address 192.168.1.90   #设置ip地址 大家把ip发群里不要一样
netmask 255.255.255.0  #设置子网掩码
gateway 192.168.1.1    #设置网关
dns-nameservers 8.8.8.8  #8.8.8.8就是一台位于美国的DNS服务器地址 是谷歌的公共DNS服务器地址

 

最后离开的时候记得关机

### NanoPi 上进行深度学习的方法 #### 安装必要的软件包和支持库 为了使 NanoPi 支持深度学习框架,安装一系列基础依赖项是必不可少的操作。这通常涉及更新现有的系统包并引入新的开发工具链以及机器学习特定的支持文件[^1]。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config libatlas-base-dev \ libboost-all-dev libopencv-dev python3-pip python3-numpy python3-scipy -y ``` #### 配置 TensorFlow Lite 或 PyTorch Mobile 对于资源受限设备而言,轻量化版本的深度学习模型部署方案更为合适。TensorFlow Lite 和 PyTorch Mobile 是两个广泛使用的选项,在这些平台上可以找到针对 ARM 架构优化过的预编译二进制文件或源码构建指南[^2]。 下载适用于 ARM 的 TensorFlow Lite 解释器: ```bash wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-lite-linux-aarch64-2.8.0.tar.gz tar xfz libtensorflow-lite-linux-aarch64-2.8.0.tar.gz export TFLITE_DIR=$PWD/libtensorflow-2.8.0/ ``` #### 加载和运行预先训练好的模型 一旦环境搭建完成,就可以加载已经过训练处理的数据集来测试硬件性能或是执行实际的任务推理工作流。官方文档提供了详细的实例说明,帮助开发者快速入门[^3]。 使用 Python 调用 TensorFlow Lite 进行图像分类预测的例子如下所示: ```python import numpy as np import tensorflow as tf interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite") input_details = interpreter.get_input_details() output_details = interpreter.get_output_details() # Allocate tensors. interpreter.allocate_tensors() # Load test image and preprocess it according to model requirements... data = ... # Placeholder for actual data loading/preprocessing code here. # Set input tensor value(s). interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], data) # Run inference. interpreter.invoke() # Get output tensor value(s). results = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index']) print(np.argmax(results)) ```
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