TensorFlow Lite Modelini Nvidia Jetson Nano‘da nasılçalıştırırız?

語言: CN / TW / HK

TensorFlow Lite Modelinden ve Jetson Nano‘Dan kıbahsedecek olursak,TFLite model i Android ve iOS cihazları,gömülüLinux ve mikro denetley icileri kapsayan alanlarda kullanılmasıiçin oluşturuluşJava,C,C++,Python Gibi Diller Destek Sunan yüksek Performansıhedededeksek Android iOS gömülü Linux mikro denetleyicileri

Jetson Nano ise Bize Yapay zekayla güçlendirilmiş機器人,無人機,Otonom sürüşUyulamalarıve Kendi başına Karar veren diğer otonom makineleri Geliştirmemizi ve kullanmamızısağlayacak Araçlar Sunuyor。

Jetson Nano,LINUX TABANLıUbuntu arayüzüile karşımızaçıkmaktadır.

凝膠kurelim kurulum aşamasına:)Hepimizin ençok zorlandığıkısımlardan Birtanesi kütüphane kurulumu,環境oluşturma,çakışmararıönleme Gibi Birçok TADSız sebep sayabiliriz,BunlarıNasıl yokediyoruz hazırsanız başım.

İlkönceşUNU belirtmeliyim ki okuduğunuz kaynaklar,izlediğiniz Videoolardaki güncelliğini yitirmişolabilir,(adamın AynısınıyapıYorama Olmuyor abi…):d)o zaman bu kısımlarda kullancağımız yapıların Kendi adreslerine gitmek olacaktır.

凱梅勒裡·塔卡爾ım:)

ilkönce Jetson Nanoüzerinde Ismini kendiniz Belirleyğiniz Bir環境oluşturucağız.amaşuan en gücel sürümünde dahi yazcağım kodu yazarsanız büyük Ihtimal default olarak python3.6üzerine kurulum yapacaktır.Biz Python3.7üzerindeçalışacağız.Bunun

İlkönce Klasörümünüzerine Gleip開放在終端demeniz lazıM.açılan satırdaşu kodu yazbilirsiniz。Bu Kod Bizim Sanal ortamımıza python3.7sürümüyükley ecektir.

sudo apt install python3.7-venv

環境是mimizi artık env37 yapacağız.Python3.7sürümükullandığımız için bu ISIM Uygan Geliyor kulağa:)

python3.7 -m venv env37

Env içine girip baktığımızda orda bin Klasörüiçerisinde activate dosyasıbulunmaktadıR.Bunu aktif edersek artık işlemlerimiz bu env içerisinde gerçekleşir.Yani Bizim kuracağımız kütüphaneler sadess burayaözgüolacaktır ve biz böylelikle sürüm farkıgibiçakışmalarıen az seviyeye Indirmişolacağız.Şimdi kendi Environmental mentmizi aktif edelim

source env37/bin/activate

TEMEL Güncellemelerimizi yapalım.

sudo apt-get update

Şimdide pythonu hızlandıracak olan ve C帝力gibi表演almamızısağlayacak kütüphaneyi獨立。Bou Indirmediğimiz taktirde IlginçBirşekilde Hata alıyoruz o yüzden lazım.

pip3 install Cython

Sonra Bunu Son Versiyona yükseltelim

pip3 install --upgrade Cython

Huütüphanesi BulunamadıGibi Bir Hata alırsak eğer,şUNU yapacağız

sudo apt-get install python3.7 dev

Şimdide Kendi TFLite執行時modülümüzüIndireceğIZ。Jetson Nano Kullandığımız Için aarch64 ollan ve cpp37 olan kısım bizim python3.7sürümüile olançakışmalarımızıönley ecektir.

布農içinşu adrese gideceğiz.

  • tflite_runtime-2.5.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl

ğIz.

Hata AlMayıen最小化Hale Getirmek Için ise Numpy‘ıBir de el Indiriyoruz.

pip3 install numpy

Ekstradan OpenCV kütüphaneçakışmalarınıönlemek ve versiyon Farklılıklarından doğan sorunlardan kaçmak için aşağıa Kod ParçacıklarınıInrelim.

sudo apt-get -y install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev

ıda Indirdikten sonra OpenCV kurulumuzu gerçekleştirebiliriz.AMAşUNU belirtmeliyim ki sürümler gün geçtikçe değIşiyor.Hata alırsanız eğer,kırmızıile Yanan versionlardan biisini seçin.AMA OpenCV 4 kullanMayın Hata alabilirsiniz.

pip3 install opencv-python==3.4.10.37

şimdilik bu sürümüIndiriyoruz.Ve kurulum IşLemi TamamlanıYor.Artık TFLite model imizi Kendi Environmentımızda açabilecek seviyedeyi.科利明膠。

原創文章,作者:fendouai,如若轉載,請註明出處:https://panchuang.net/2021/08/10/tensorflow-lite-modelini-nvidia-jetson-nanoda-nasilcalistiririz%ef%bc%9f/