machine-learning - 我可以使用树莓派使用预训练的 CNN 模型进行预测吗？

Question

首先，我要在我的计算机上训练一个 CNN 模型（图像分类程序），然后我要把它保存在树莓派中使用

之后，我会给树莓派一些图像，我希望它使用训练好的模型来预测图像

最后，根据结果（预测），我希望它采取行动。

那么，有可能做到这一点吗？如果是，我在购买树莓派时应该记住哪些规格？

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Answer 1

这是完全可能的。

硬件

在覆盆子、香蕉派等边缘设备上部署模型时，需要考虑以下主要硬件规格...

• 记忆
• 处理速度

内存- 随机存取存储器 (RAM)。RAM 允许您在边缘设备上部署更大的模型，并且在处理的情况下，CPU 也是最重要的一个。Raspberry Pi 版本 RAM：

1. Raspberry Pi 2 具有1 GiB的 RAM。
2. Raspberry Pi 3在B和B+型号中具有1 GiB的 RAM，在 A+ 型号中具有512 MiB的 RAM。Raspberry Pi Zero 和 Zero W 具有512 MiB的 RAM。
3. Raspberry Pi 4 提供2、4 或 8 GiB 的 RAM。1 GiB 模型最初于 2019 年 6 月推出，但于 2020 年 3 月停产，8 GiB模型于 2020 年 5 月推出。

模型优化

如果您有一个 Raspberry Pi 版本，那么您无法更改它的功能，但是您可以通过更新您的神经网络来优化您的模型。所以你需要考虑使用高效的网络，例如EfficientNet、MobileNet、SqueezeNet、GhostNet。出于目标检测的目的，我使用了Raspberry Pi 2 B模型，带有很小的 Yolo，FPS（每秒帧数）非常低。

我希望，从现在开始，您可以根据自己的任务考虑哪种树莓派设备适合您。