用MXNet在樹莓派上創建電腦視覺系統

       亞馬遜的開源深度學習引擎 Apache MXNet除了支援多 GPU 訓練和部署複雜模型外，還可以生成非常輕量級的神經網路模型。我們也可以將這些模型表徵部署到有限記憶體和計算力的移動端中。這就令MXNet可以完美地在樹莓派中運作深度學習模型。

     在本文中，我們將使用MXNet在樹莓派上創建電腦視覺系統。我們同樣也會討論如何使用 AWS IoT以連接到 AWS Cloud 中，因此我們可以使用雲端管理輕量卷積神經網路，並令其在樹莓派中實時執行目標識別。

      所需設備

      為了跟隨本文完成這一實現，我們需要一個 Raspberry Pi 3 Model B 設備，並且它運作 Jessie 或其他更新版的Raspbian作業系統，同時還需要 Raspberry Pi Camera Module v2 和一個 AWS 賬號。

      配置樹莓派

      首先，我們需要設置樹莓派的相機模組為錄影機，然後再安裝MXNet。這兩步允許我們對樹莓派「看見」的物體執行基於深度神經網路的分析。

      設置相機模組：https://www.raspberrypi.org/learning/getting-started-with-picamera/worksheet/

      設置樹莓派的相機模組，並通過乙太網端口或WiFi連接設備到網路中。然後打開終端，鍵入以下命令以安裝本文所需要的 Python 依賴庫：

sudo apt-get update

sudo apt-get install python-pip python-opencv python-scipy

python-picamera

      跟著安裝指導在樹莓派上安裝MXNet：http://mxnet.io/get_started/install.html