microSDカードを購入
32GBを3枚、16GBを1枚購入です。
……って、そんなに買ってどうするのか!?と問われそうですが、理由はこちら。
はい、もはや一家に一台、Raspberry Piです。
いや、余計なのが混じってますが……実際に使うのは、右側の2つだけです。Raspberry Pi 3B+とRaspberry Pi 4 (4GB)。
実は会社で、Raspberry Piを使っていろいろとやってるんです。何をやっているかは具体的には言えませんが、簡単に言えば画像認識を使った不良品チェック的なやつです。
そういうものを構築してたら、いろいろと実験したくなりまして……
今、テストしてみたいのはこちら。
Raspberry PiでPINTOさん謹製「TensorFlowLite-bin」を使ってお手軽に爆速エッジコンピューティング - Qiita
はい、物体検出なわけですが、これを高速に動かすための記事が上のリンクです。
Raspberry Pi 3、4あたりでこれだけ高速に動かせれば……当然、いろいろと使い道があります。
といっても、これを独自データで使うための方法を探さなきゃいけませんが……まあ、それはおいおい。
IoTやらAIやらで、実はRaspberry Piの注目度が上がりつつあります。あれで動けば、大抵のIoT機器では動きますからね。というわけで、Raspberry Piでの環境構築なんてものをやってるわけです。
で、一度作った環境を、せっせとコピーしてあちこちに配布できるようにしてます。
このため、SDカードが必要なわけです。
ところで、32GBはともかく、16GBは何のため!?
実は、32GB SDカードで環境を構築して配布すると、相手が同じ32GBのSDカードでもビミョーに容量が足りない場合があってですね……
ところが、16GBで構築しておけば、容量不足のためコピーできないという事態は回避できます。それで一枚だけ、16GBのカードを入手したわけです。
なお、Raspberry Piのイメージを圧縮する方法はあるにはありますが……
Raspberry Piのimgファイルを縮小してマイクロSDカードに書き込む | ものづくりエクスペリメント
ちょっと手間がかかります。16GBで作ったRaspberry Pi環境なら、Raspberry Pi上の「SD Card Copier」という標準アプリを使って直接コピーできます。
さて、上のリンク先にある物体検出は、RaspbianよりUbuntuの方が高速なようです。
そういえば、Raspberry Pi版のUbuntuなんて環境を作ったことがないなぁ……と思って、早速作ろうかと思ってます。
このところ封印していたRaspberry Pi熱ですが、私の中で再び上昇中です。
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コメント
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2月にからあげさんおよびPINTOさんとお会いしたことで私も奮起し、Pi3とZero WをIoTデバイスとして運用開始しました。
残っているPi4で機械学習の勉強を進めています。
投稿: mo256man | 2020年4月20日 (月) 23時52分
> mo256manさん
「arkouji」改め「ディープタイピング」です。
なんと、まさにRaspberry piでいつもお世話になっている方々じゃないですか。特にからあげさんは、Raspberry PiとJetson nanoのセットアップ時のTensorFlowとOpenCVを入れる際には、とても楽になるスクリプトを提供していらっしゃるお陰で、かなり助かりました。直接お会いする機会があったとは、羨ましい限りです。
実は、Raspberry Piを会社での教育用ツールとして使おうとも考えてます。たくさん購入し、Python+機械学習+電子工作を一気に学んでもらおうと画策中です。果たして、上手くいくのか……
投稿: ディープタイピング | 2020年4月21日 (火) 02時56分