TensorFlow 树莓派示例答案

【问题标题】：TensorFlow Raspberry Pi ExamplesTensorFlow 树莓派示例
【发布时间】：2016-11-17 13:29:03
【问题描述】：

我真的不熟悉make。所以我不明白 2 个教程（“TensorFlow Makefile”和“TensorFlow Raspberry Pi 示例”）中这些步骤的含义，以使我在笔记本电脑上的项目在 raspberry pi 2 上工作

TensorFlow Makefile：

TensorFlow Raspberry Pi 示例：

据我所知，“TensorFlow Makefile”会将 tensorflow 源代码、lib 转换为可执行文件。 “TensorFlow Raspberry Pi 示例”是指将您的项目转换为可执行文件，然后在your_project/gen/bin/your_project 中运行该文件

tensorflow/contrib/pi_examples/label_image/gen/bin/label_image

因此，如果我的笔记本电脑上有一个项目并且想将我的项目加载到 Pi 2 中（“TensorFlow Makefile”已经完成）。我只是将它复制到我的 pi 2 并执行：

make -f tensorflow/my_project/Makefile

然后运行：

tensorflow/my_project/gen/bin/my_project

这就是让您的项目在树莓派 2 上运行的方法，对吧？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这仅适用于可以选择从（大概）x86(_64?) 架构笔记本电脑交叉编译到 ARM 架构 Raspberry Pi 的 Makefile。

不过，你很幸运：Google 在 TensorFlow 的 Makefile 中包含用于在架构之间进行交叉编译的选项！

如果您查看line 123 of the Makefile，您会看到关于此的评论。

默认在我们正在编译的同一系统上运行。如果您正在交叉编译，您应该在命令行上覆盖 TARGET，例如 make -f tensorflow/contrib/makefile/Makefile TARGET=ANDROID

所以，只需像这样制作项目：

$ make -f tensorflow/contrib/makefile/Makefile TARGET=PI

这将为 RPi 编译 TensorFlow。

顺便说一句，如果可以的话，通过从 git 中提取源代码或通过 USB 将其传输到 RPi 上并在那里构建来简单地编译 TensorFlowon RPi 可能会更容易。

【讨论】：