Python 有没有办法在Raspberry Pi 4上获得GPU加速以进行深度学习？
在Tensorflow Lite官方网站上，他们展示了对Android和iOS GPU加速的支持，但他们没有提到对Raspberry Pi的支持。你不能将Raspberry Pi GPU用于机器学习。首先，它不能满足大多数DL型号的硬件要求，其次，您可能需要Nvidia GPU。您正在寻找的是一款来自nvidia的Jetson Nano，它类似于RPi，但有一个支持cuda的GPU。这些都是用来部署机器学习模型的，看看吧 如果您想使用Rasperry Pi在主流框架（如TensorFlow或PyTorch）内对神经网络进行训练，您可能无法在短期内获得GPU加速。原因是，至少这两个是主流的以GPU为中心的，主要是NVidia，AMD的支持是一点一点启用的（TF和Torch） 可以说，Pi最有希望的选择是，然而，在撰写本文时，据我所知，Raspberry Pi 4还没有OpenCL实现 可能与您可以得到一些树莓皮GPU，只要它可以使用GPU通过WebGL着色器的手段。因此，具有在Pi上运行的WebGL支持的web浏览器可以启用GPU加速训练 如果您想使用Raspberry Pi进行推理，则可能更容易从GPU加速中获益Python 有没有办法在Raspberry Pi 4上获得GPU加速以进行深度学习？,python,deep-learning,gpu,tensorflow-lite,raspberry-pi4,Python,Deep Learning,Gpu,Tensorflow Lite,Raspberry Pi4,在Tensorflow Lite官方网站上，他们展示了对Android和iOS GPU加速的支持，但他们没有提到对Raspberry Pi的支持。你不能将Raspberry Pi GPU用于机器学习。首先，它不能满足大多数DL型号的硬件要求，其次，您可能需要Nvidia GPU。您正在寻找的是一款来自nvidia的Jetson Nano，它类似于RPi，但有一个支持cuda的GPU。这些都是用来部署机器学习模型的，看看吧 如果您想使用Rasperry Pi在主流框架（如TensorFlow或Py
- 是一个库，使用Vulkan API为Raspberry Pi 4启用GPU加速
- 该库支持对所有Raspberry Pi模型（而不仅仅是4个）进行GPU加速推理。它还提供了一些来自Keras模型的转换工具，但在实现的特性方面受到很大限制