树莓派4b 64位 神经网络计算棒2 摸索的记录 NCS2 MYRIAD MO

已于 2024-03-15 15:07:05 修改
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文章标签： python 人工智能 开发语言
于 2023-04-26 00:54:08 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zxx744/article/details/130362374
版权

记录日志：
2023.04.25:首次记录，写下根据官方的一些有效代码，可以安装使用CPU但是不能使用NCS2
2023.05.08:在进行源码编译尝试时记录的二次修改，增加从git搞到的截图和一些信息（含🐎量增加）
2023.05.09:终于可以看到“MYRIAD”这个b了，虽然cpu不知道和谁跑了
2023.05.10:找回了跟人跑的tools.mo
2024.03.15:今天打开了官网看到写明了

在这里插入图片描述
结合本文的阅读量，估计确实没什么人在用NCS2了

————分割线————

先说明一下，当前进度是安装完成了2022.3版本的openvino，

lsusb中有识别到计算棒，但是在代码中无法读取到（这个解决了但是有新的BUG,这回读取不到"cpu"）

建议是有尝试过的再看我的记录，因为是一边摸索一边写，以下的顺序可能会看不懂，最后成功了回来好好修改的

这里是2023.04.25写的
目前尝试过各路“神仙”的安装方式，驱动
主要是想尝试用新版本敲代码，
有的用老版本的被我pass掉了，
有的是用“cpu”压根插着浪费电的也pass,
没找到正常的解决思路，
以下是已经觉得是正确的一部分

官方安装教程：https://docs.openvino.ai/nightly/openvino_docs_install_guides_installing_openvino_raspbian.html

找到的csdn比较全面的
https://blog.youkuaiyun.com/jiugeshao/article/details/124893684

官方文档没看到的写入“~/.bashrc”，这个是可选项目，喜欢求稳可以手动

source /opt/intel/openvino_2022/setupvars.sh

或者像我一样偷懒


                

                
                
        

    

  


        

            

                    
                      最低0.47元/天 解锁文章
                        
                    
            

        


    

      

        

            

              
                
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神经网络计算棒Plai plug 5801 测评1

				
			

			

				

					XT_PLAI的博客
				

				

					04-02
					
					811
					
				

			

		

		

			
				
Plai plug 5801
Lightspeeur®5801S AI 加速器高性能、低功耗，是边缘 AI 设备的最佳选择。 结合低成本，该芯片支持用于大众市场设备应用，如移动，嵌入式和loT。 Plai plug 5801 加速 CNN (Convolutional Neural Networks，卷积神经网络)来执行人工智能任务，目标检测、图像分类、语义分割等应用。
从某宝购买的神经网络计算棒 Plai plug 5801到货，拆开就这


（短小精悍？黑色、蓝色，这是什么造型？？？）
图片对比一下 i

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
树莓派4B+因特尔二代神经棒（NCS2）部署yolov3-tiny错误记录

				
			

			

				

					weixin_44010937的博客
				

				

					06-19
					
					804
					
				

			

		

		

			
				
树莓派4B加NCS2部署yolov3-tiny.weights心得体会

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
树莓派4b+因特尔神经棒

				
			

			

				

					weixin_75067193的博客
				

				

					12-18
					
					644
					
				

			

		

		

			
				
摆烂才是王道

			
		

	





	

		

			

				
					
树莓派卷积神经网络实战车牌检测与识别

					
最新发布

				
			

			

				

					weixin_40280870的博客
				

				

					02-05
					
					1516
					
				

			

		

		

			
				
树莓派平台部署卷积神经网络模型，实现车牌定位和识别

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
树莓派4B（armv7l，arm32）buster部署英特尔第二代神经计算棒，示例：运行darknet-yolov4-tiny

				
			

			

				

					DEDSEC_Roger的博客
				

				

					10-20
					
					2735
					
				

			

		

		

			
				
开启cmd，“以管理员身份运行”，先激活之前创建的虚拟环境并设置环境变量，导航到有.pb文件的地方，使用Windows上的Model Optimizer生成IR文件，按照你自己在Windows上的OpenVINO安装路径来运行下面的代码。接下来为Model Optimizer做准备，因为我只打算将TensorFlow的模型文件作为我的转换媒介，因此我只做关于TensorFlow的准备，其他模型文件的转换可以参考下面的链接。这种环境变量的设置方法是临时的，关闭cmd就失效，也可以手动设置永久的环境变量。

			
		

	





	

		

			

				
					
Movidus 神经计算棒 树莓派平台 ncsdk2.0 完全配置 及 一些问题

				
			

			

				

					ourkix的博客
				

				

					08-09
					
					5759
					
				

			

		

		

			
				
配置之前的琐事和解决方法

之前配置了的1.x版本的ncsdk。错误百出，于是有了另一篇文章就是纯API配置，没有配完全版。

经过我的测试，用以下方法配置是可以用的。配置方法和下面的2.0类似，不过有可能出现170错误


PREV_INSTALL_INFO='$SUDO_PREFIX find /opt /home -name $INSTALL_INFO_FILENAME -print 2&g...

			
		

	





	

		

			

				
					
树莓派系列（十五）：使用英特尔神经计算棒2（NCS2）

				
			

			

				

					刘墨苏的技术博客
				

				

					10-29
					
					4199
					
				

			

		

		

			
				
OpenVINO toolkit for Raspbian
1.下载OpenVINO toolkit for Raspbian安装包
下载网址：https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/openvino/packages/2021.4.1/
直接最新版就完事了。

2.安装安装包
cd ~/Downloads/

sudo mkdir -p /opt/intel/openvino_2021

sudo tar -xf  l_openvino_toolk

			
		

	





	

		

			

				
					
intel神经网络计算棒NCS2.rar

				
			

			

				

					08-19
				

			

		

		

			
				
intel神经网络计算棒NCS2，openvino加载.bin , .xml 模型文件进行目标检测 ， 帧率: 4.26 运行代码：python detect_realtime_tinyyolo_ncs.py --conf=config/config.json --input=videos/car_chase_01.mp4 --conf...

			
		

	





	

		

			

				
					
在树莓派上实现神经计算棒中示例

				
			

			

				

					03-25
				

			

		

		

			
				
在树莓派上实现神经计算棒是一种高效的计算方式，神经计算棒可以将深度学习算法部署到边缘设备上，实现实时计算和推理。下面将详细介绍如何在树莓派上实现神经计算棒，并运行相关示例。  一、神经计算棒 SDK 的安装...

			
		

	





	

		

			

				
					
【8-11】树莓派上部署英特尔神经网络计算棒Intel NCS2

				
			

			

				

					知行
				

				

					08-12
					
					2110
					
				

			

		

		

			
				
如果需要在树莓派上进行神经网络和计算机视觉的操作，仅仅依靠树莓派的性能，是远远不够的。而英特尔神经计算棒就可以用来进行CV的计算，从而在树莓派上部署人脸识别，手势识别之类的CV算法。
注意：

树莓派必须使用树莓派官方系统Raspian。
树莓派上部署的工具包，仅能用来进行计算推理，其余功能需要用笔记本或者台式计算机。
官网的安装目录为 /opt/intel/openvino，也有博客建议安装到自己的本地目录，这里安装在~/intel/openvino

1.驱动安装
1.下载安装包
sudo mkdir 

			
		

	





	

		

			

				
					
神经网络计算棒怎么用,微软神经网络计算棒

				
			

			

				

					shirley67269的博客
				

				

					08-19
					
					699
					
				

			

		

		

			
				
1)首先我们要确定节点名字是否正确，查看对于的节点名字跟2801生成的节点名字是否一致；2)是否有将一个*.rules的文件拷贝到/etc/udev/rules.d/目录下，这个文件的作用就是设置节点的权限、max_sectors2048（usb接口为例，这个值设置为2048比128速度提升30%），这个文件中的ATTR{vendor}如果固件程序改变，对于的pidvid也需要改变；答：1）linux系统查看模型路径是否正确，模型文件是否完整，可以使用md5sum命令对比查看文件是否完整，是否有读的权限；

			
		

	





	

		

			

				
					
在树莓派安装神经计算棒sdk步骤

				
			

			

				

					03-25
				

			

		

		

			
				
在树莓派上进行安装神经计算棒的sdk，进行神经网络训练的加速

			
		

	





	

		

			

				
					
若派神经网络计算棒简介

				
			

			

				

					12-13
				

			

		

		

			
				
若派神经网络计算棒的简介与基本参数，可以让更多用户对这个人工智能产品有一脸更深入的了解。

			
		

	





	

		

			

				
					
第七天 树莓派+计算棒配置过程

				
			

			

				

					qq_32752467的博客
				

				

					10-10
					
					478
					
				

			

		

		

			
				
一：安装过程参考：https://blog.youkuaiyun.com/qqqzmy/article/details/85213414

1. 材料硬件

树莓派3B+
	intel movidius 神经元计算棒2代
	显示器、鼠标键盘、读卡器、用于做树莓派系统盘的16GTF卡
	烧写树莓派系统用的PC（win10）
2. 安装系统

（1）：烧制镜像（下载地址）：http://downloads.raspberrypi.org/raspbian_latest 

解压得到image文件。

（2）：（1...

			
		

	





	

		

			

				
					
树莓派+NCS2（神经棒）

				
			

			

				

					qq_50304062的博客
				

				

					12-07
					
					4047
					
				

			

		

		

			
				
从0开始在树莓派中部署openvino+yolov3----2
上一篇以及配置好了树莓派的基本功能，现在来搭建openvino。
**
第一步下载的是普通的openvno(无yolov3的demo),如果想用yolov3直接看第二步
**
文章目录从0开始在树莓派中部署openvino+yolov3----2第一步下载的是普通的openvno(无yolov3的demo),如果想用yolov3直接看第二步一、在树莓派上下载openvino二、安装openvino三、demo四、利用opencv识别（openv

			
		

	





	

		

			

				
					
神经网络计算棒有什么用,神经网络计算棒怎么用

				
			

			

				

					super67269的博客
				

				

					08-14
					
					3676
					
				

			

		

		

			
				
扩展资料：神经网络发展趋势人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。一个神经网络，除了看模型的性能（准确率/精度）以外，还要考虑在训练/推理时模型占用的内存大小和计算量，毕竟一个效果再好的模型，如果需要内存才能跑起来，综上总的算下来，神经网络运算一般配8GB显卡就够用了。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。...

			
		

	





	

		

			

				
					
使用keras训练自己的神经网络并在树莓派上运行

					
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这篇文章主要是使用keras训练一个的识别数字1-46的神经网络并在树莓派上运行的教程。一、准备数据    数据是自己手动生成的，首先用画图工具生成一个128*128的画布，填充背景为蓝色。    然后用文字工具在画布的中间写数字，我选用的字体是白色，黑体，48，然后保存到文件夹num_data中，并命名为1.png。照这样子画1-64个数字。（呵呵，画了半个小时。。。）    二、扩充训练数据 ...

			
		

	





	

		

			

				
					
树莓派 NCS2 模型部署踩坑

				
			

			

				

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部署CRNN模型到树莓派4B + NCS2 加速推理过程中遇到的问题：

1.模型转换 onnx to IR: 命令行 python mo_onnx.py --input_model D:\Myonnx_IR\VGG-CTC\VGG-CTC.onnx --output_dir D:\Myonnx_IR\VGG-CTC --input_shape [1,1,32,100] --data_type=FP16 ，注意模型转换正确很重要，尝试了好多次才发现是之前模型转换有问题

2. 图像预处理: NCHW格式 B

			
		

	





	

		

			

				
					
【树莓派】在树莓派上安装keras用于神经网络的计算

				
			

			

				

					zhgfn4056100的博客
				

				

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在树莓派上安装keras在树莓派上安装tensorflow在树莓派上安装keras参考资料：
在树莓派上安装tensorflow
可以直接通过pip下载安装，但是由于网络等原因建议先下载安装包，再安装。
登录tensorflow官网，下载对应版本的tensorflow。
https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases
如果是python3.5，下载：
tensorflow-2.4.0-cp35-none-linux_armv7l.whl
如果是

			
		

	





	

		

			

				
					
intel神经网络计算棒ncs2

				
			

			

				

					08-17
				

			

		

		

			
				
Intel神经网络计算棒NCS2（Neural Compute Stick 2）是一款由英特尔推出的专用硬件加速器，用于进行神经网络推理。它采用了Myriad X视觉处理器，具有高性能的神经网络推理能力。

NCS2可以通过USB接口连接到计算设备上，并且支持主流的深度学习框架，如TensorFlow、Caffe和MXNet等。它能够将训练好的神经网络模型部署到边缘设备上，实现快速、低功耗的推理计算。

NCS2的优势在于其高性能和低功耗的特点，使其适用于边缘计算场景，例如智能摄像头、无人机、机器人等。它可以提供实时的神经网络推理能力，加速各种视觉和语音任务的处理速度。

总之，Intel神经网络计算棒NCS2是一款强大的硬件加速器，能够快速、高效地进行神经网络推理，适用于各种边缘计算场景。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
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