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Caffe 是一個(gè)開源的深度學(xué)習(xí)框架，可以用來進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測(cè)試。它可以在 CPU 和 GPU 上運(yùn)行，并且可以在 Windows、Linux、macOS 等操作系統(tǒng)上使用。本文主要介紹在 ARM Linux 上使用 Caffe 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用探索。
一、ARM Linux 的應(yīng)用前景
ARM 是目前世界上最為廣泛使用的嵌入式處理器架構(gòu)之一，大量的移動(dòng)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)終端、嵌入式系統(tǒng)等都采用了 ARM 處理器。由于其低功耗、低成本、小尺寸等特點(diǎn)，ARM 處理器的應(yīng)用前景非常廣闊。而 Linux 是目前世界上最為廣泛使用的開源操作系統(tǒng)之一，也可以被運(yùn)行在 ARM 處理器上。因此，ARM Linux 具有巨大的應(yīng)用前景。
二、在 ARM Linux 上使用 Caffe 的必要性
Caffe 是一個(gè)非常流行的深度學(xué)習(xí)框架，可以用來進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測(cè)試。由于 ARM 處理器具有低功耗、低成本、小尺寸等優(yōu)點(diǎn)，在許多場(chǎng)景下需要使用 ARM 處理器來進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。而在 ARM Linux 上使用 Caffe 可以讓開發(fā)者更加方便快捷地進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用開發(fā)。
三、在 ARM Linux 上安裝 Caffe
在 ARM Linux 上安裝 Caffe 具有一定的難度，需要進(jìn)行一系列的軟件依賴和編譯配置。具體步驟如下：
1. 安裝依賴庫
在安裝 Caffe 之前，需要先安裝一些必要的依賴庫。包括：
– OpenBLAS：用于進(jìn)行矩陣乘法計(jì)算；
– Boost：用于 C++ 應(yīng)用程序的開發(fā)；
– GFlags：用于處理命令行參數(shù)；
– Glog：Google 的日志庫；
– HDF5：Hierarchical Data Format 版本 5，用于存儲(chǔ)和讀取數(shù)據(jù)；
– LMDB：一種高效的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的封裝方式。
可以通過以下命令安裝這些依賴庫：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential cmake git libboost-all-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev libhdf5-serial-dev libleveldb-dev liblmdb-dev libopencv-dev libopenblas-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler python-dev python-numpy python-pip python-setuptools python-scipy
2. 克隆 Caffe 代碼
在安裝完依賴庫之后，需要從 GitHub 上將 Caffe 的源代碼克隆到本地：
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
3. 編譯安裝 Caffe
在克隆了 Caffe 代碼之后，可以開始進(jìn)行編譯安裝，具體步驟如下：
– 進(jìn)入 Caffe 的源碼目錄：
cd caffe
– 修改 Makefile.config 文件：
cp Makefile.config.example Makefile.config
在 Makefile.config 文件中找到 USE_CUDNN 和 CPU_ON，將其設(shè)置為 0，表示不使用 cuDNN 和 GPU：
# USE_CUDNN := 1
CPU_ON := 1
– 編譯安裝 Caffe：
make all
make test
make runtest
make pycaffe
四、在 ARM Linux 上使用 Caffe 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)
在安裝好 Caffe 之后，可以在 ARM Linux 上使用 Caffe 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用開發(fā)。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，使用 Caffe 進(jìn)行圖像分類：
1. 下載預(yù)訓(xùn)練模型
在使用 Caffe 進(jìn)行圖像分類之前，需要先下載一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型?？梢栽?Caffe 的模型倉庫中找到一些可用的模型，在終端中運(yùn)行以下命令即可下載模型：
./scripts/download_model_binary.py models/bvlc_reference_caffenet
2. 準(zhǔn)備測(cè)試數(shù)據(jù)
在進(jìn)行圖像分類之前，需要先準(zhǔn)備一些測(cè)試圖片?？梢詮木W(wǎng)絡(luò)上下載一些圖片到本地，在進(jìn)行分類測(cè)試。
3. 運(yùn)行測(cè)試
可以編寫一個(gè) Python 腳本，在終端中運(yùn)行該腳本即可進(jìn)行圖像分類測(cè)試。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的 Python 腳本：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
import caffe
# 設(shè)置使用的 GPU 設(shè)備編號(hào)
caffe.set_device(0)
caffe.set_mode_gpu()
# 加載數(shù)據(jù)
image = caffe.io.load_image(sys.argv[1])
# 設(shè)置網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練參數(shù)
net = caffe.Classifier(‘models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt’, ‘models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel’, raw_scale=255)
# 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理
transformer = caffe.io.Transformer({‘data’: net.blobs[‘data’].data.shape})
transformer.set_transpose(‘data’, (2,0,1))
transformer.set_mean(‘data’, np.load(‘data/ilsvrc12/imagenet_mean.npy’).mean(1).mean(1))
transformer.set_raw_scale(‘data’, 255)
transformer.set_channel_swap(‘data’, (2,1,0))
# 進(jìn)行分類測(cè)試
net.forward(data=np.asarray([transformer.preprocess(‘data’, image)]))
output_prob = net.blobs[‘prob’].data[0]
print(‘output shape:’, net.blobs[‘prob’].data.shape)
print(‘predicted class:’, output_prob.argmax())
print(‘predicted accuracy:’, output_prob.max())
在終端中運(yùn)行該腳本，輸入圖片的路徑即可進(jìn)行圖像分類測(cè)試：
python classify.py test.jpg
五、結(jié)論
在 ARM Linux 上使用 Caffe 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用開發(fā)，可以讓開發(fā)者更加方便快捷地進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)。本文通過介紹了在 ARM Linux 上安裝和使用 Caffe 的過程，并給出了一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，希望能夠?qū)Υ蠹疫M(jìn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)的幫助。
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如何使用ARM+Cortex-A9的移植一個(gè)Linux操作系統(tǒng),作為服務(wù)器？
要在ARM Cortex-A9上移植Linux操作系統(tǒng)并將其用作服務(wù)器，需要執(zhí)行以下步驟：
選擇適當(dāng)?shù)腖inux發(fā)行版：首先，需要選擇適合ARM Cortex-A9的Linux發(fā)行版。一些流行的ARM Linux發(fā)行版包括Ubuntu、Debian、Fedora、OpenSUSE等。您可以從官方網(wǎng)站下載適合您的ARM Cortex-A9的版本。
下載交叉編譯工具鏈：由于ARM Cortex-A9是基于ARM架構(gòu)的，因此需要使用交叉編譯工具鏈來編譯Linux內(nèi)核和應(yīng)用程序。您可以從ARM官方網(wǎng)站下載適合您的交叉編譯工具鏈。
編譯內(nèi)核：使用交叉編譯工具鏈編譯Linux內(nèi)核。您可以從Linux內(nèi)核官方網(wǎng)站下載最新版本的內(nèi)核源代碼，并使用交叉編譯工具鏈進(jìn)行編譯。編譯完成后畝塵，將內(nèi)核鏡像文件復(fù)制到ARM Cortex-A9的啟動(dòng)設(shè)備中。
配置文件系統(tǒng)：在ARM Cortex-A9上運(yùn)行Linux操作系絕耐敏統(tǒng)需要一個(gè)文件系統(tǒng)。您可以使用BusyBox等工具來創(chuàng)建一個(gè)最小的文件系統(tǒng)。將文件系統(tǒng)復(fù)制到并枝ARM Cortex-A9的啟動(dòng)設(shè)備中。
啟動(dòng)Linux操作系統(tǒng)：將啟動(dòng)設(shè)備插入ARM Cortex-A9，并將其連接到計(jì)算機(jī)。使用串口或SSH等工具連接到ARM Cortex-A9，并啟動(dòng)Linux操作系統(tǒng)。如果一切正常，您應(yīng)該能夠登錄到Linux系統(tǒng)并使用它作為服務(wù)器。
配置服務(wù)器：根據(jù)您的需求配置Linux服務(wù)器。您可以安裝Web服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、FTP服務(wù)器等，以滿足您的需求。
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當(dāng)前名稱：Caffe在ARMLinux上的應(yīng)用探索(caffearmlinux)
文章位置：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cdjcsog.html
