这期内容当中小编将会给大家带来有关树莓派4B如何安装mxnet，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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树莓派4B最高拥有4G内存，CPU，GPU也比3有了较高的进步，所以可以适合运行一些AI的识别任务。 但是，在树莓派上安装一个可用的环境，需要一定的准备工作。
一般来说，我们都是用烧录软件，将raspbian系统烧录到自己的卡上的，但是为了更多用户可以使用， 一般使用8G卡做的镜像，而我们自己一般都是16G或者32G的卡，所以需要扩展。raspbian已经为我 们提供了工具，直接使用raspi-config，选择里面的Advanced Options里的Expand Filesystem，即 可使用全部TF卡空间。
首先，我们采用pyenv来进行python版本的管理，默认python是2.7的。然后，我们用pipenv来进行python 包的管理。这里会有一些准备工作。
pyenv安装python，是从官网下载gz包后，从源码进行安装的，编译过程中需要一些dev依赖，否则会编译失败， 或者少一些功能（如bzip2，SQLite3等）
sudo apt update sudo apt install -y libffi-dev libbz2-dev libsqlite3-dev libatlas-base-dev libgfortran3
其中前三个是Python编译时使用的，libatlas-base-dev是numpy启动时必需的包，不安装的话，之后import numpy 会出现以下错误
Original error was: libf77blas.so.3: cannot open shared object file: No such file or directory
而libgfortran3是mxnet需要的库。
注意，pip install mxnet安装mxnet时，mxnet里的依赖声明，是需要不超过1.15.2的numpy，所以会安装这个版本的 numpy，但实际上这个版本是不兼容的，会出现
ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 124 from C header, got 112 from PyObject
这样的报错。这时，再执行pip install -U numpy，安装最新版本的numpy（我这里是1.17.2），反而就没问题了。
我们准备用PyQt5做GUI，所以要安装，Raspbian自带PyQt5，不用安装。
但是，由于我们使用了virtualenv，在虚拟环境里，是无法直接使用系统路径下的PyQt5的，解决方法是做一个软链接到虚拟环境中。
ln -s /usr/lib/python3/dist-packages/PyQt5/ ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.7/site-packages/ ln -s /usr/lib/python3/dist-packages/sipconfig_nd7.py ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.7/site-packages/ ln -s /usr/lib/python3/dist-packages/sipconfig.py ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.7/site-packages/ ln -s /usr/lib/python3/dist-packages/sip.py ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.7/site-packages/ ln -s /usr/lib/python3/dist-packages/sip.cpython-37m-arm-linux-gnueabihf.so ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.7/site-packages/
之后在虚拟环境cv的python中执行一下from PyQt5.QtWidgets import QApplication，看看是否正常import。
很多操作都是基于opencv完成的，所以我们还需要安装python3-opencv。虽然pip里可以查到opencv-python-armv71这个专为 树莓派的ARMv7芯片准备的包，但实际安装时显示找不到任何版本，无解，直接源码安装！
首先编译时需要设置python信息并安装numpy（编译opencv的python版本需要），我们这里利用virtualenv来构建相应 环境。
pip3 install virtualenv virtualenvwrapper
然后编辑~/.bashrc文件，在文末加上
# virtualenv and virtualenvwrapper export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3 source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
然后可以source ~/.bashrc，也可以直接退出连接后重新进入一次。
注意这里的
pip3表示用python 3版本的pip，直接使用pip会安装2.7版本的，由于python 2将在2019年12月31日 走到生命尽头，不再进行任何的维护，所以我们都以python 3作为使用版本，目前是3.7。
接着可以执行mkvirtualenv cv -py python3，然后就会自动生成一个新的virtual environment —— cv。 执行完之后，会默认进入cv环境，以后再登录进来后，想进入cv环境，可以通过workon cv进入。
然后执行pip install numpy安装最新版本的numpy。
注意这里只需要使用pip就能调用python 3版本的了，因为我们的virtual environment创建时，指定使用3.7版本的 python
下载最新版本的OpenCV源码，这里包括opencv的代码和contrib的第三方贡献代码（其中包括很多不在核心内的算法）。
可以分别到 https://github.com/opencv/opencv/releases 和 https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases 下载相应版本 （一般就是下载最新版）。注意，下载时因为文件名都是单纯的版本号加后缀名，所以请下载到不同子目录。
解压后，需要用cmake生成Makefile，所以先安装一下 sudo apt install cmake。
由于我们之后的编译，将会利用全部的4个CPU核心，考虑到有些树莓派的内存只有1G，可能内存不足，而默认的交换分区 只有100MB，所以为了防止编译到一半内存溢出，可以将交换分区加大。现在新版本的Debian其实不用交换分区，而是使用 交换文件了。可以通过sudo vi /etc/dphys-swapfile，将其中的CONF_SWAPSIZE=100改成CONF_SWAPSIZE=2048来 加大交换文件。然后执行
sudo /etc/init.d/dphys-swapfile stop sudo /etc/init.d/dphys-swapfile start
来生效。记住，在编译完成之后记得重复以上操作，将交换文件大小改回100MB，因为一般来说这样就足够了。
然后去opencv的目录下，执行以下命令
mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../contrib/opencv_contrib-4.1.1/modules/ \ -D ENABLE_NEON=ON -D ENABLE_VFPV3=ON \ -D BUILD_TESTS=OFF -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF ..
OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的路径，指向contrib的modules目录，请按照自己的目录结构设置。 注意由于4.1.1版本有一个bug，所以需要修改build目录下的 modules/python3/CMakeFiles/opencv_python3.dir/link.txt的文件，将其中开头的 /usr/bin/c++ -fPIC -fsigned-char -W -Wall改为/usr/bin/c++ -fPIC -latomic -fsigned-char -W -Wall。 如果要让python 2.7版本的OpenCV也正常import，需要同样的方法修改 modules/python2/CMakeFiles/opencv_python2.dir/link.txt文件
正常执行后，会生成一系列Makefile文件，然后可以执行以下操作，编译并安装OpenCV。
make -j4 sudo make install sudo ldconfig
这样安装之后，系统会自动安装当前默认的系统版本（一般是python 2.7），所以也需要手动安装python3 的包。 我这里的方法是假设之前sudo make install安装的版本是2.7，所以这里展示安装到3.7版本。
sudo mkdir -p /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/cv2/python-3.7 sudo ln -s /usr/local/lib/python3.7/site-packages/cv2/python-3.7/cv2.cpython-37m-arm-linux-gnueabihf.so /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/cv2/python-3.7/cv2.so
这样，利用以下命令可以检测是否安装成功
python2 -c "import cv2" python3 -c "import cv2"
如果没有任何报错信息，则说明安装成功。
接着，我们还要安装到之前的cv环境下。执行以下命令即可： ln -s /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/cv2/python-3.7/cv2.so ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.7/site-packages/cv2.so
然后可以通过workon cv命令切换到virtualenv下，执行python -c "import cv2"，如果没有报错则说明安装成功。
上述就是小编为大家分享的树莓派4B如何安装mxnet了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
