TenFlow 训练一个神经网络并在转换TFlite在树莓派上部署_tensorflow部署树莓派

TenFlow 训练一个神经网络并在转换TFlite在树莓派上部署

废话不多说直接开讲，第一次写文章。不仔细的地方多多包涵。

0.Anaconda+python虚拟环境

如果你需要用到tensorflow了那我相信你一定会用Anaconda，Anaconda的安装不再赘述。只是提个醒，如果你第一次用conda create -n创建环境那么路径一定在C盘，而换默认路径一定是可以设置的，这里也不再展开
创建TensorFlow环境：(tf是环境名字，尽量取短点吧，要不然以后手都输麻)

# 创建虚拟环境
conda create -n tensorflow2_8 pip python=3.8 
1
2

1.安装CUDA以及cudnn

在训练神经网络前你需要一块英伟达显卡，例如我的电脑 戴尔笔记本G5 5587 搭配一块1050Ti显卡。本教程以此环境来讲解。
查看当显卡驱动CUDA版本 ，找到NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件看一下CUDA版本，我的12.2是目前最新的，一般向下兼容；

作为最高效的安装方法，接下来的每一个下载都只在终端里完成
首先在Tensorflow官网里看一眼

2.安装Tensorflow2.8 GPU版本

（1）.接下来就进入刚才创建好的环境，在官网找到2.8对应的 cudatoolkit版本 和 cudnn版本

# 进入虚拟环境
conda activate tensorflow2_8   
# 安装 cudatoolkit
conda install cudatoolkit=11.2.0 
 # 安装 cudnn
conda install cudnn=8.1.0.77
1
2
3
4
5
6

（2）把百度云里面的文件放到磁盘的主界面。这里我放到了F盘下

（3）继续输入以下命令安装好编译器编译文件

 # 安装pyyaml 5.3 版本
pip install pyyaml==5.3   
# 安装编译器
conda install -c anaconda protobuf
# 然后你应该cd到TensorFlow\models\research目录
cd models\research
# 然后编译原型
protoc object_detection\protos\*.proto --python_out=.
# 在 TensorFlow 2 中，pycocotools 是对象检测 API 的依赖项。要使用 Windows 支持进行安装，请使用
pip install cython
pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
# 进入到这个目录
cd F:\Tensorflow\models\research
# 拷贝文件
copy object_detection\packages\tf2\setup.py 
# 执行安装命令
python -m pip install .	
# 在安装tensorflow-gpu 2.8.0
pip install tensorflow-gpu==2.8.0

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

3.验证当前

如果有任何错误，请报告问题，但它们很可能是 pycotools 问题，这意味着您的安装不正确。但是，如果一切按计划进行，您可以使用

python object_detection\builders\model_builder_tf2_test.py      # 运行model_builder_tf2_test 
1

如果环境安装成功会输出一下信息

[       OK ] ModelBuilderTF2Test.test_create_ssd_models_from_config
[ RUN      ] ModelBuilderTF2Test.test_invalid_faster_rcnn_batchnorm_update
[       OK ] ModelBuilderTF2Test.test_invalid_faster_rcnn_batchnorm_update
[ RUN      ] ModelBuilderTF2Test.test_invalid_first_stage_nms_iou_threshold
[       OK ] ModelBuilderTF2Test.test_invalid_first_stage_nms_iou_threshold
[ RUN      ] ModelBuilderTF2Test.test_invalid_model_config_proto
[       OK ] ModelBuilderTF2Test.test_invalid_model_config_proto
[ RUN      ] ModelBuilderTF2Test.test_invalid_second_stage_batch_size
[       OK ] ModelBuilderTF2Test.test_invalid_second_stage_batch_size
[ RUN      ] ModelBuilderTF2Test.test_session
[  SKIPPED ] ModelBuilderTF2Test.test_session
[ RUN      ] ModelBuilderTF2Test.test_unknown_faster_rcnn_feature_extractor
[       OK ] ModelBuilderTF2Test.test_unknown_faster_rcnn_feature_extractor
[ RUN      ] ModelBuilderTF2Test.test_unknown_meta_architecture
[       OK ] ModelBuilderTF2Test.test_unknown_meta_architecture
[ RUN      ] ModelBuilderTF2Test.test_unknown_ssd_feature_extractor
[       OK ] ModelBuilderTF2Test.test_unknown_ssd_feature_extractor
----------------------------------------------------------------------
Ran 20 tests in 45.304s

OK (skipped=1)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

如果有需要资料包，请私信我。后面会陆续写如何采集数据集，数据标注，和部署的。