Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く？【2020年12月版】 - Qiita
1. はじめに 今から半年前の2020年6月、ラズパイ４上でTensorFlow Liteを使った様々なAI認識アプリを動かしてみて、その動作速度をまとめました。 当時のTensorFlowはバージョン2.2でしたが、現在は 2.4(rc4) へと進んでいます。進化が極めて速いDeepLearningの世界において、この半年間でTensorFlow Liteはどう変化したでしょうか。もし「手持ちのアプリは何も変えてないのに、TensorFlow Liteを新しくするだけでめっちゃ速く動くようになったぜ」というのだと嬉しいですよね。 本記事では、前回計測に用いたアプリを再び最新版のTensorFlow Lite環境で動かしてみて、この半年間で動作速度にどれくらい変化があったのかを比較検証していきます。 1.1 速度評価の観点 速度計測を行うにあたって、まず前回同様に １）演算精度をfp32か
タミヤMidnight PUMPKINをJetRacerにしてAI自動運転（ハードウェア編） - Qiita
（全てのパーツが写って無かったので写真を差し替えました） （電源アダプタは、最初に記載した「24Ｗ級スイッチングACアダプター5V4A GF24-US0540 （¥1,280）」より多少安価なものがあったのでリストを更新しました。） 冷却ファン Jetson Nanoをフルパワーで動かすとヒートシンクが触れないくらい高温になる。 自分はアクリルケースと5V冷却ファンのセットを購入して使っている。 microSDカードは高速読み書き出来るものが必要 何種類か別のものを試したが、かなり性能に違いがあった。 差額は数百円なので、これは良いものを用意した方がいい。待ってる時間が勿体無い。 自分は32GB＆1000円以下で買えるものを3種類試したが、TOSHIBA製品が一番良かった。 USB WiFiドングル Linuxで認識できるものであれば使えるはず。 自分は昔、Raspberry Pi Zer
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