Question

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。

我想使用经过训练的Keras模型实时对Raspberry Pi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？

感谢您的帮助！

Answer 1

您可以参考以下链接在Raspberry PI 3上安装Keras

Install Keras on Raspberry PI 3

我正在复制粘贴上述帖子中的命令。请不要忘记对他的帖子进行投票。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

Answer 2

您不必安装预构建版本。

可能是有限的ram问题。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

请务必注意要安装到哪个Python版本。在上面的脚本中，我安装了Python 2.7。根据张量流页面： Installing Tensorflow on Raspbian

这在某些平台（例如Pi Zero）上可能会花费一些时间，在该平台上，需要先编译TensorFlow依赖的一些Python程序包（例如scipy），然后才能完成安装。 由于piwheels.org具有可用的依赖项的预构建版本，因此安装Python 3版本通常会更快，因此这是我们推荐的选项。

因此，根据以上引用，安装在python 3上可能会更好。但是我的个人经验告诉我，实际上在python 2.7上安装会更容易。

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，但是我不明白为什么它在Pi Zero上不起作用

Answer 3

我认为这是一个晚期重播，但它可能对其他人有用

这篇帖子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

希望它有所帮助。

在Raspberry Pi上加载训练有素的Keras神经网络模型

3 个答案: