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树莓派深入研究或学习NCNN框架环境搭建

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简介：
\n作为一款具有低成本和低功耗特性的单板计算机，树莓派在嵌入式计算与人工智能领域发挥着关键作用，并为机器学习模型的部署提供了理想的边缘设备支持。NCNN是一款专为高效率神经网络推理设计的轻量级框架，特别适合在诸如树莓派这样资源受限的设备上进行深度学习应用的开发和部署。\n\n硬件配置方面，本项目选用树莓派3B+开发板进行实验，该板具備以下核心性能指标：运行1.4 GHz的64位quad-core ARM Cortex-A53 CPU；支持双频802.11ac无线Networking（Wi-Fi）和蓝牙4.2；通过PoE HAT技术实现以太网（千兆以太网通过USB 2.0接口供电）；配备1GB LPDDR2内存模块；提供PoE供电功能，通过HAT端口可实现电力传输；支持最低16GB存储空间的SD卡。\n\n在软件安装阶段，首先需安装操作系统。我们推荐采用Raspbian Stretch版本进行操作。步骤如下：首先使用SDFormatter工具对目标SD卡进行格式化；然后将预装有NCNN环境配置的镜像文件烧录至SD卡中（具体下载链接为[https://pan.baidu.com/s/1fhiX86L8iL8tsLbsiVa6Wg](https://pan.baidu.com/s/1fhiX86L8iL8tsLbsiVa6Wg)，密码：e64s）。\n\n为了提升软件包下载效率，我们建议将软件源更换至国内镜像服务器，例如中科大或清华大学的官方源。具体操作方式包括：\n1. 使用`sed`命令一次性更改默认软件源：\n```bash\nsudo sed -i s#://mirrordirector.raspbian.org#s://mirrors.ustc.edu.cn/raspbian#g /etc/apt/sources.list\nsudo sed -i s#://archive.raspberrypi.org/debian#s://mirrors.ustc.edu.cn/archive.raspberrypi#g /etc/apt/sources.list.d/raspi.list\n```\n或者选择清华大学镜像源：\n```bash\nsudo sed -i s#://mirrordirector.raspbian.org#s://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian#g /etc/apt/sources.list\nsudo sed -i s#://archive.raspberrypi.org/debian#s://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/archive.raspberrypi\ /etc/apt/sources.list.d/raspi.list\n```\n2. 手动编辑`/etc/apt/sources.list`和`/etc/apt/sources.list.d/raspi.list`文件，屏蔽所有其他源并添加以下内容：\n```bash\ndeb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi\ndeb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi\n```\n以及\n```bash\ndeb http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/stretch main ui\ndeb-src http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/stretch main ui\n```\n\n完成上述步骤后，运行`sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade`即可完成系统安装。\n\n在软件工具安装环节，我们为用户提供CMake的安装指导。包括：\n```bash\nsudo apt-get install cmake\nsudo apt-get install cmake-gui\n```\n其中，cmake-gui提供了图形化界面，方便用户进行CMake配置操作。\n\n最后，我们还提供protobuf安装指南。具体步骤如下：\n1. 下载 protobuf-2.6.1.tar.gz文件并解压：\n```bash\ntar zxvf protobuf-2.6.1.tar.gz\ncd protobuf-2.6.1/\n```\n2. 配置并编译：\n```bash\n./configure make sudo make install\n```\n3. 安装protobuf编译器和依赖项：\n```bash\nsudo apt-get install protobuf-compiler libprotobuf-dev\n```\n\n以上全部步骤完成后，树莓派上已成功搭建好NCNN开发环境。后续可以根据具体需求进行深度学习应用的开发与部署。\n

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    \n作为一款具有低成本和低功耗特性的单板计算机，树莓派在嵌入式计算与人工智能领域发挥着关键作用，并为机器学习模型的部署提供了理想的边缘设备支持。NCNN是一款专为高效率神经网络推理设计的轻量级框架，特别适合在诸如树莓派这样资源受限的设备上进行深度学习应用的开发和部署。\n\n硬件配置方面，本项目选用树莓派3B+开发板进行实验，该板具備以下核心性能指标：运行1.4 GHz的64位quad-core ARM Cortex-A53 CPU；支持双频802.11ac无线Networking（Wi-Fi）和蓝牙4.2；通过PoE HAT技术实现以太网（千兆以太网通过USB 2.0接口供电）；配备1GB LPDDR2内存模块；提供PoE供电功能，通过HAT端口可实现电力传输；支持最低16GB存储空间的SD卡。\n\n在软件安装阶段，首先需安装操作系统。我们推荐采用Raspbian Stretch版本进行操作。步骤如下：首先使用SDFormatter工具对目标SD卡进行格式化；然后将预装有NCNN环境配置的镜像文件烧录至SD卡中（具体下载链接为[https://pan.baidu.com/s/1fhiX86L8iL8tsLbsiVa6Wg](https://pan.baidu.com/s/1fhiX86L8iL8tsLbsiVa6Wg)，密码：e64s）。\n\n为了提升软件包下载效率，我们建议将软件源更换至国内镜像服务器，例如中科大或清华大学的官方源。具体操作方式包括：\n1. 使用`sed`命令一次性更改默认软件源：\n```bash\nsudo sed -i s#://mirrordirector.raspbian.org#s://mirrors.ustc.edu.cn/raspbian#g /etc/apt/sources.list\nsudo sed -i s#://archive.raspberrypi.org/debian#s://mirrors.ustc.edu.cn/archive.raspberrypi#g /etc/apt/sources.list.d/raspi.list\n```\n或者选择清华大学镜像源：\n```bash\nsudo sed -i s#://mirrordirector.raspbian.org#s://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian#g /etc/apt/sources.list\nsudo sed -i s#://archive.raspberrypi.org/debian#s://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/archive.raspberrypi\ /etc/apt/sources.list.d/raspi.list\n```\n2. 手动编辑`/etc/apt/sources.list`和`/etc/apt/sources.list.d/raspi.list`文件，屏蔽所有其他源并添加以下内容：\n```bash\ndeb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi\ndeb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi\n```\n以及\n```bash\ndeb http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/stretch main ui\ndeb-src http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/stretch main ui\n```\n\n完成上述步骤后，运行`sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade`即可完成系统安装。\n\n在软件工具安装环节，我们为用户提供CMake的安装指导。包括：\n```bash\nsudo apt-get install cmake\nsudo apt-get install cmake-gui\n```\n其中，cmake-gui提供了图形化界面，方便用户进行CMake配置操作。\n\n最后，我们还提供protobuf安装指南。具体步骤如下：\n1. 下载 protobuf-2.6.1.tar.gz文件并解压：\n```bash\ntar zxvf protobuf-2.6.1.tar.gz\ncd protobuf-2.6.1/\n```\n2. 配置并编译：\n```bash\n./configure make sudo make install\n```\n3. 安装protobuf编译器和依赖项：\n```bash\nsudo apt-get install protobuf-compiler libprotobuf-dev\n```\n\n以上全部步骤完成后，树莓派上已成功搭建好NCNN开发环境。后续可以根据具体需求进行深度学习应用的开发与部署。\n
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