[原创] 树莓派:这个世界是你们的,是我们的,但终究是Python的!

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很多年前我刚开始玩树莓派的时候,Python还是个“很不火”的编程语言,而如今Python借着深度学习(Deep Learning)的东风,已经毫无疑问地成了世界上最耀眼的明日之星;想当年我刚开始玩树莓派的时候,使用WiringPi开发库、在C++下开发GPIO应用是一个比较明智的选择,而如今树莓派上的Pyhton GPIO库已经百花齐放,并且多个树莓派的OS都已经内置了一或多个Python GPIO开发包,真正做到了:你只要装好系统,就马上能用Python写程序操作GPIO,立等可用。

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[原创] 在树莓派上安装 Miniconda 并创建 Python 3.6环境

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在树莓派3上安装Miniconda,并不能安装普通的Linux版,你得安装 for ARM v7 的版本:

wget http://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-armv7l.sh

chmod +x Miniconda3-latest-Linux-armv7l.sh
./Miniconda3-latest-Linux-armv7l.sh
跟着向导一步步走下去就可以完成安装。

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[原创] 树莓派的 Ubuntu MATE 18.04 系统无法 apt upgrade 更新的问题

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在树莓派上安装好Ubuntu MATE 18.04之后,我在试图更新系统的时候遇到了 bluez 软件包和 内核固件 冲突,从而导致无法进行下去的问题,本文记录一下现场情况以及解决办法。

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[原创] Ubuntu MATE 扶一把,我的树莓派3B还能打

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廉颇老矣,尚能饭否?
周末在家写代码的时候,斜眼看见躺在我桌子上正在吃灰的树莓派3B(V1.2),我突然想把它的系统更新一下。
时至2019年11月,外面已经是树莓派4代(2019.06发布)的天下了,而3B这种老型号,最适合拿来做遥控车之类的儿童玩具了。

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[原创] 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(5)

OS: Arch Linux ARM
ELL:写本文时GitHub中的最新版
TensorFLow: v1.1.0

本文是上一篇文章的续文。
微软于2017年6月底发布了一个主要用于嵌入式系统(例如,树莓派,ARM Cortex-M0等)的机器学习库ELLEmbedded Learning Library嵌入式学习库)。
在之前的文章中,我大费周章,终于在树莓派上把ELL的demo跑起来了,但它实用吗?在本文中,我将简单地测试一下使用Darknet model的inference速度和精度。

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[原创] ELL(Embedded Learning Library,微软嵌入式学习库)文章合集

微软于2017年6月底发布了一个主要用于嵌入式系统(例如,树莓派,ARM Cortex-M0等)的机器学习库ELLEmbedded Learning Library嵌入式学习库),旨在把部分云端的机器学习计算转移到嵌入式设备上进行。
本系列文章记录了在树莓派3代上把ELL demo跑起来的过程中遇到的各种问题以及解决办法。

➤ 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(1)

➤ 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(2)

➤ 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(3)

➤ 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(4)

➤ 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(5)

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[原创] 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(4)

本文是上一篇文章的续文。
微软于2017年6月底发布了一个主要用于嵌入式系统(例如,树莓派,ARM Cortex-M0等)的机器学习库ELLEmbedded Learning Library嵌入式学习库)。
为了在树莓派上跑起来ELL的demo,需要先在PC上做大量工作,前几篇文章正是记录了这个过程中遇到的种种问题。
从本文开始,我们终于可以把工作转到树莓派上了——不枉前面克服的所有困难,这一刻,我们离成功是如此之近。
注:本文的所有操作,都是在树莓派上运行的。

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[原创] 在树莓派3上跑ELL的demo报错:ImportError: build/_darknetReference.so: undefined symbol: cblas_sgemm

OS:Arch Linux ARM
gcc version:7.1.1 20170516 (GCC)

微软于2017年6月底发布了一个主要用于嵌入式系统(例如,树莓派,ARM Cortex-M0等)的机器学习库ELLEmbedded Learning Library嵌入式学习库)。
本文主要介绍了在树莓派上跑ELL的demo程序时,遇到的一个“undefined symbol: cblas_sgemm”问题的解决办法。

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[原创] 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(3)

本文是上一篇文章的续文。
微软于2017年6月底发布了一个主要用于嵌入式系统(例如,树莓派,ARM Cortex-M0等)的机器学习库ELLEmbedded Learning Library嵌入式学习库)。
在前几篇文章中,我在Ubuntu PC上对ELL里现成可用的model进行了测试,虽然由于我台式机太老旧的原因,运行速度相当之慢,不过它终究跑通了demo,下一步,我们需要在台式机上,把ELL的model编译到目标平台上——在这里,目标平台指的就是树莓派3。
注:本文的所有操作,都是在台式机上运行的。

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[原创] 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(2)

本文是上一篇文章的续文。
微软于2017年6月底发布了一个主要用于嵌入式系统(例如,树莓派,ARM Cortex-M0等)的机器学习库ELLEmbedded Learning Library嵌入式学习库)。
要在树莓派上使用pre-trained的模型,我们先要在PC上对其进行测试,这个测试说白了就是运行一些Python的demo程序看它们是否能正常工作。而上一篇文章,正是介绍了在Ubuntu PC上的准备工作——如果没有那些准备工作,你连测试的基础条件都不具备。
注:本文的所有操作,都是在台式机上运行的。

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[原创] 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(1)

微软于2017年6月底发布了一个主要用于嵌入式系统(例如,树莓派,ARM Cortex-M0等)的机器学习库ELLEmbedded Learning Library嵌入式学习库)。由于嵌入式设备的计算能力较弱,因此在这些设备上执行一些机器学习的任务——例如实时图像分类——通常速度很慢,所以在这种应用场景下,一般的策略是把请求发送到计算能力强大的云端服务器上去执行,嵌入式设备只作为和用户交互的终端,并不执行关键的计算任务。而微软发布的这个ELL,目标在于把云端的计算任务转移到嵌入式设备上,从而可以使得设备无需联网也能执行这些任务。这个目标看起来很诱人,但它要求ELL的计算速度很快、很节省资源,否则耗时将是不可接受的。

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[原创] 在Ubuntu上使用GParted来调整树莓派TF卡的分区大小

OS:Ubuntu 14.04 LTS

树莓派的操作系统存储在一张TF卡中,如果我们要备份它,只需要简单地在Ubuntu上使用如下命令即可:

sudo dd if=/dev/sdb of=~/raspberry_pi_os_backup

其中,/dev/sdb 是我的TF卡的设备名称。这样我们就可以把TF卡备份到 raspberry_pi_os_backup 这个文件中了。

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[原创] 在树莓派上跑起来TensorBoard

本文软硬件环境:
树莓派:3代 Model B V1.2
OS:Arch Linux ARM,32bit

TensorBoard是Tensorflow的可视化工具。当我们用这篇文章里的方法在树莓派上安装好Tensorflow之后,TensorBoard自然就装好了。于是,下面只剩下怎么启动它的问题。
以下是一个例子。

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