搜索

[其它派] 香橙派4B开发板在Ubuntu系统下如何安装TensorFlow

[复制链接]
46|2
 楼主 | 2020-10-19 16:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 行走的小小派 于 2020-10-19 16:47 编辑

香橙派RK3399系列有两款开发板:香橙派4和香橙派4B,两款电脑开发板功能基本相同,采用瑞芯微RK3399芯片,4G内存+16GB emmc存储,支持双频wifi和千兆网口,有mini PCIE接口,支持双路摄像头同时输入,支持四路显示,可配置任意两路同时输出,支持双频异显。
主要的区别是香橙派4B内置了NPU(人工智能处理器),可以协助CPU做神经网络加速计算,香橙派官方有提供相关的PLAI训练工具资料。
pi4B主板.jpg

下文将介绍下香橙派4/4B安装TensorFlow的一种方式:
安装TensorFlow有多种方式,这里选择较为方便的直接命令安装。
步骤:
从以下下载TensorFlow的pip安装包
tensorflow-1.14.0-cp27-none-linux_aarch64.whl
https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases/tag/v1.14.0
使用pip安装:
pip install tensorflow-1.14.0-cp27-none-linux_aarch64.whl
注意,安装过程中可能由于网络的原因下载不下来有些依赖项请根据log显示的依赖版本下载下来安装上去后,再安装TensorFlow。
vi test.py
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
#sess = tf.Session()
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))
运行测试程序
root@OrangePi:~# python test.py
Hello, TensorFlow!
注:此次只使用了python2.7环境安装TensorFlow,python3.5以及python3.6都是可以的,请自行实验。

使用特权

评论回复
| 2020-10-30 17:33 | 显示全部楼层
查了下,这神经网络加速芯片是光矛的2801,还以为会是瑞芯微的RK1808呢

使用特权

评论回复
| 2020-10-30 19:12 | 显示全部楼层
这个简单哎,当时给3288装,还是在guthub上找的别人编译好的whl。

使用特权

评论回复
扫描二维码,随时随地手机跟帖
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

我要发帖 我要提问 投诉建议 申请版主

快速回复

您需要登录后才可以回帖
登录 | 注册
高级模式

论坛热帖

关闭

热门推荐上一条 /6 下一条

在线客服 快速回复 返回顶部 返回列表