用MXNet在树莓派上创建计算机视觉系统

       亚马逊的开源深度学习引擎 Apache MXNet除了支持多 GPU 训练和部署复杂模型外，还可以生成非常轻量级的神经网络模型。我们也可以将这些模型表征部署到有限内存和计算力的移动端中。这就令MXNet可以完美地在树莓派中运行深度学习模型。

     在本文中，我们将使用MXNet在树莓派上创建计算机视觉系统。我们同样也会讨论如何使用 AWS IoT以连接到 AWS Cloud 中，因此我们可以使用云端管理轻量卷积神经网络，并令其在树莓派中实时执行目标识别。

      所需设备

      为了跟随本文完成这一实现，我们需要一个 Raspberry Pi 3 Model B 设备，并且它运行 Jessie 或其他更新版的Raspbian操作系统，同时还需要 Raspberry Pi Camera Module v2 和一个 AWS 账号。

      配置树莓派

      首先，我们需要设置树莓派的相机模块为摄像机，然后再安装MXNet。这两步允许我们对树莓派「看见」的物体执行基于深度神经网络的分析。

      设置相机模块：https://www.raspberrypi.org/learning/getting-started-with-picamera/worksheet/

      设置树莓派的相机模块，并通过以太网端口或WiFi连接设备到网络中。然后打开终端，键入以下命令以安装本文所需要的 Python 依赖库：

sudo apt-get update

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

python-picamera

      跟着安装指导在树莓派上安装MXNet：http://mxnet.io/get_started/install.html