我可以使用 raspberry pi 来使用预训练的 CNN 模型进行预测吗？
Could I use raspberry pi to use a pretrained CNN model for prediction?
首先，我将在我的计算机上训练一个 CNN 模型（图像分类程序），然后我将其保存以用于 raspberry pi
之后，我会给 raspberry pi 一些图像，我希望它使用经过训练的模型预测图像
最后，根据结果（预测），我要它采取行动。
那么，可以吗？如果是，购买 raspberry pi 时应注意哪些规格？
完全有可能。
硬件
在树莓派、香蕉派等边缘设备上部署模型时，需要考虑以下主要硬件规格...
- 内存
- 处理速度
内存 - 随机存取存储器 (RAM)。 RAM 允许您在边缘设备上部署更大的模型，并且在处理的情况下，CPU 也是最重要的一个。
Raspberry Pi 版本 RAM：
- Raspberry Pi 2 有 1 GiB RAM。
- Raspberry Pi 3 在 B 和 B+[=44 中有 1 GiB RAM =] 型号，以及 A+ 型号的 512 MiB 内存。 Raspberry Pi 零和零 W 有 512 MiB RAM。
- Raspberry Pi 4 可用于 2、4 或 8 GiB RAM。 1 GiB 型号最初于 2019 年 6 月发布，但于 2020 年 3 月停产，8 GiB 型号于 2020 年 5 月推出。
模型优化
如果您拥有 Raspberry Pi 的其中一个版本，那么您将无法更改它的功能，但是您可以通过更新神经网络来优化您的模型。所以你需要考虑使用高效的网络，比如EfficientNet, MobileNet, SqueezeNet, GhostNet。
出于目标检测的目的，我使用了 Raspberry Pi 2 B 模型，带有非常低的 FPS（每秒帧数）的微型 Yolo。
希望您以后可以根据自己的任务，考虑哪款Raspberry Pi设备适合您。
首先，我将在我的计算机上训练一个 CNN 模型（图像分类程序），然后我将其保存以用于 raspberry pi
之后，我会给 raspberry pi 一些图像，我希望它使用经过训练的模型预测图像
最后，根据结果（预测），我要它采取行动。
那么，可以吗？如果是，购买 raspberry pi 时应注意哪些规格？
完全有可能。
硬件
在树莓派、香蕉派等边缘设备上部署模型时，需要考虑以下主要硬件规格...
- 内存
- 处理速度
内存 - 随机存取存储器 (RAM)。 RAM 允许您在边缘设备上部署更大的模型，并且在处理的情况下，CPU 也是最重要的一个。 Raspberry Pi 版本 RAM：
- Raspberry Pi 2 有 1 GiB RAM。
- Raspberry Pi 3 在 B 和 B+[=44 中有 1 GiB RAM =] 型号，以及 A+ 型号的 512 MiB 内存。 Raspberry Pi 零和零 W 有 512 MiB RAM。
- Raspberry Pi 4 可用于 2、4 或 8 GiB RAM。 1 GiB 型号最初于 2019 年 6 月发布，但于 2020 年 3 月停产，8 GiB 型号于 2020 年 5 月推出。
模型优化
如果您拥有 Raspberry Pi 的其中一个版本，那么您将无法更改它的功能，但是您可以通过更新神经网络来优化您的模型。所以你需要考虑使用高效的网络，比如EfficientNet, MobileNet, SqueezeNet, GhostNet。 出于目标检测的目的，我使用了 Raspberry Pi 2 B 模型，带有非常低的 FPS（每秒帧数）的微型 Yolo。
希望您以后可以根据自己的任务，考虑哪款Raspberry Pi设备适合您。