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在Raspberry Pi上加载训练有素的Keras神经网络模型

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我在Keras训练了一个神经网络并将其保存为HDF5文件（* .h5） . 目的是对数据进行分类，并直接在Raspberry Pi Zero上区分几个类别，Raspberry Pi Zero使用GrovePi屏蔽通过Grove传感器获取数据 .

我想使用训练有素的Keras模型实时在Raspberry Pi上执行分类任务 . 但是，无法在Raspberry Pi Zero上安装Tensorflow，这是使用内置Keras函数加载模型和对传入数据进行分类所必需的 . 是否有另一种可能性在Python中加载Keras模型并在不使用Tensorflow或Keras软件包的情况下对数据进行分类？

谢谢你的帮助！

python python-2.7 neural-network raspberry-pi keras

3 回答

  • 0

    您可以参考以下链接在Raspberry PI 3上安装Keras

    Install Keras on Raspberry PI 3

    我复制粘贴上面帖子中的命令 . 请不要忘记赞成他的职位 . 我们应该对这篇关于媒体的精彩帖子给予应有的评价 .

    wget https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/v1.1.0/tensorflow-1.1.0-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl
sudo pip3 install tensorflow-1.1.0-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl
sudo pip3 uninstall mock
sudo pip3 install mock
sudo apt-get install libblas-dev
sudo apt-get install liblapack-dev
sudo apt-get install python3-dev 
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install gfortran
sudo apt-get install python3-setuptools
sudo apt-get install python3-scipy
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-h5py
sudo pip3 install keras 
sudo apt-get install python3-skimage
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  • -1

    您不必安装预构建版本 .

    这可能是一个有限的公羊问题 . 当你在任何树莓派上安装tensorflow时，建议添加--no-cache选项

    sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-h5py python-opencv
pip install numpy scipy h5py opencv enter code here
pip install --no-cache-dir tensorflow
pip install keras==2.1.5 --no-cache-dir --no-deps

    注意要安装的Python版本非常重要 . 在我上面的脚本中，我安装到Python 2.7 . 根据tensorflow页面：Installing Tensorflow on Raspbian

    在Pi Zero等某些平台上可能需要一些时间，其中一些Python软件包如scensyFlow依赖的scipy需要在安装完成之前进行编译 . Python 3版本的安装速度通常较快，因为piwheels.org预先构建了可用的依赖项版本，因此这是我们推荐的选项 .

    所以根据上面的引用，在python 3上安装可能会更好 . 但是我个人的经验告诉我，在python 2.7上安装它实际上更容易 .

    查看我的博客以获取分步说明：Deep Learning with Raspberry Pi . 我确实在RPI 3上安装了，但是我没有在Pi Zero上工作

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  • 0

    我认为这是一个晚期重播，但它可能对其他人有用

    这篇文章Installing Latest Tensorflow and keras on Raspberry pi，有.whl of tensorflow可以安装在Raspberry pi 2/3和Raspberry pi one / 0 with openblas

    希望能帮助到你 .

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