Berry Conda

不過是深度學或是機器學習，不少人建立了model之後，選擇佈署(deploy)在raspberry pi上，不過現在就算是最新的raspberry pi 3 B+，多數符合能執行的套件仍是32bit，其ARM硬體架構也常常跟訓練模型時的不一樣，這導致佈署十困難重重。
例如大家很喜歡的conda，可以把本來很難裝的套件一個指令就裝好了，但在raspberry pi上Anaconda是不支持的，網路上不少人推薦miniconda，當然也是很好的選擇，不過python3的版本是3.4，甚至比官方的python3.5還低，總是有點不舒服的感覺。
現在除了miniconda之外，有個更棒的選擇了: berryconda!!!!

Github連結在此: https://github.com/jjhelmus/berryconda

以raspberry pi 3 B為例來看看怎麼裝:
先下載檔案:

$ wget https://github.com/jjhelmus/berryconda/releases/download/v2.0.0/Berryconda3-2.0.0-Linux-armv7l.sh

之後安裝:

$ bash Berryconda3-2.0.0-Linux-armv7l.sh

最後加入路徑:

$ export PATH="/home/xxxxxx/berryconda3/bin:$PATH"

注意上面xxxxxx只是舉例，看看您是裝到哪個路徑要記得改。

最後輸入以下指令，使conda馬上生效。

$ source ~/.bashrc

應該完成了，可以試試conda的版本:

$ conda --version
conda 4.3.22

含有最重要的python版本

$ python --version
Python 3.6.1

是3.6.1喔.....

還真不錯，之後就可以在raspberry pi中使用conda囉~~~


參考網站:
https://www.jianshu.com/p/ccad38dbb897

Pytorch Install

裝Pythorch很簡單不囉嗦!!!

到Pytorch官網
https://pytorch.org/

到官網上很清楚可以按照你的系統選擇如何install
例如我的系統是windows，Package習慣使用Conda，Language為 Python 3.6，不使用Cuda
官網就會給建議的Command (Run this Command):

conda install pytorch-cpu -c pytorch
pip install torchvision

檔案不大

一下就裝完了

Tensorflow (Tensorboard)

Tensorboard的使用方式如下:

在jupyter notebook中先運用tensorflow建構一個簡單的tensorflow模型:

之後輸入以下程式碼:

tf.summary.merge_all()

train_writer = tf.summary.FileWrite('你要存的檔案目錄', sess.graph)

就會將所有的tensorflow的資料打包，並存檔。

怎麼打開tensorboard呢?

要先離開jupyter notebook回到cmd，在Tensorflow的Anaconda的虛擬環境之中執行下列命令:

>activate tensorflow

接下來啟動Tensorboard:

>tensorboard --logdir=c:\你剛存檔的目錄

得到如下的畫面:

可以看到紅色框框中有個網址:

這是個人筆電的內部ip

打開慣用瀏覽器，輸入此網址就可以看到tensorboard了

參考資料
TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用

Anaconda下載及更新套件

在此目錄下

:\Users\yourname>

注意不能在anaconda目錄下


升級conda

>conda update conda
>conda update anaconda

下載套件

#安裝模塊
>conda install 套件模塊名稱

#更新模塊
>conda update 模塊名稱

#更新所有模塊
>conda update --all

#升級模塊
>conda upgrade 模塊模組

example:
>conda upgrade spyder

注意在套件(如anaconda)下不要使用pip指令