RaspberryPi 摧残系列之 Caffe…… 这下算是把自己用过的框架都在 RaspberryPi 上跑通一遍了……
反正群友已经看不下去了：“有骨气的Pi就应该自己烧了自己”……
安装
sudo apt update;
sudo apt install caffe-cpu -y;
Caffe 可能是最顺利的了——如果你不是用的那些大神们魔改的版本，比如 nlp-caffe、Faster RCNN 里面带的 Caffe、SSD 里面带的 Caffe 等等等等。
为什么说「顺利」呢？因为一切都只需要一个 sudo apt install caffe-cpu -y 就能解决了。它会自动安装 Caffe 的预编译版，Python3 调用接口，以及其他各种奇奇怪怪的依赖，而不需要像 这个手记 里面一样解决一大堆依赖的 BUG。
测试Demo
最简单的：
import caffe
Python3 没有发脾气，好的。注意是Python3啊～这都8102年了……没有理由不用Python3啊～（因为默认安装的都是Python3的包，没有Python2的包）
然后试试这个 demo：
git clone https://github.com/Banus/caffe-demo
cd caffe-demo
cd models && ./download_models.sh all
cd ..
然后我们需要解决一点 BUG：
首先是 OpenCV 带来的 BUG。照着 这个教程 安装全所有 OpenCV 的依赖即可。
其次是代码上的一点 BUG。这个代码是针对自己编译的 Caffe 进行编写的，所以需要设定 CAFFE_ROOT，这样才能让 Python 找到 caffe 模块。但是！我们上面已经做了测试了，直接在 Python 里面 import 是可以直接通过的，CAFFE_ROOT 就不需要了。把相应的代码删掉，直接 import caffe 即可。
最后是……RaspberryPi 上虽然有 GPU 但是我们不能用，所以我们安装的是 CPU 版本。但是代码的判断有点问题：
if section.get('device', "gpu") == "cpu":
caffe.set_mode_cpu()
else:
caffe.set_mode_gpu()
这一段代码不知道为啥会走 else。那好，强制使用 caffe.set_mode_cpu() 就好了。
执行 python3 deep_classification.py images/jaguar.jpg squeezenet 看看效果：
有上角标有速度。还算…… 可以…… 吧……
感谢并不知情的师兄友情出镜。
好了先就这样吧。工具是全的了，就看怎么用了～
你看它速度大概3秒一张是吧，可以对比一下Google Giorgio Cam， 加一点摇滚废话，就是一个Excellent的应用了～
对哦，为啥不直接用TensorFlow Lite 做这个事儿呢？
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