# The Coral USB Accelerator with Raspberry Pi

## `1. 從序列埠進到 Raspberry Pi`

#### a. 依照下圖將pi裝上"PL2303HXD USB轉TTL傳輸線"，並接上筆電

#### b. 將pi連接好電源線，開機(紅燈會亮，黃光會閃)
#### c. 查詢筆電的Device Manager確認你的pi接上到COM幾(以下圖為例 為COM3)

#### d. 開putty，點選Serial
Serial line填你在上一部查的COM，Speed填115200，如下圖所示
點選右下角的Open開啟連結

### Hint: 如果連上後畫面全黑，可以試試按Enter，或重開pi

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## `2. 設定網路`
$ ifconfig wlan0
=> 發現沒網路

$ sudo iwlist wlan0 scan
=> 查詢現有的網路，找到想要的那個

$ sudo nano /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf

在裡頭填上資料，如下:
ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant GROUP=netdev
update_config=1

network={
ssid="hahaha" =>網路名稱
psk="1234567890123" =>密碼
proto=RSN =>WPA2填RSN，WPA1填WPA
key_mgmt=WPA-PSK =>PSK填WPA-PSK，EAP填WPA-EAP
pairwise=CCMP =>AES cipher(WPA2)填CCMP，TKIP cipher(WPA1)填TKIP
auth_alg=OPEN
}
=>按ctrl+X =>按Y 儲存跳離檔案

$ sudo ifdown wlan0
$ sudo ifup wlan0
$ sudo kill -9 $(ps -ef | grep wpa | awk '{print $2}')
$ sudo wpa_supplicant -B -i wlan0 -c /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf
$ sudo dhclient
=>這5個指令中間有錯誤訊息皆忽略

$ ifconfig wlan0
=> 查看網路有沒有了

### Hint1: sudo reboot試試
### Hint2: 可以把ifdown和ifup兩行程式換成 ⇒
$ sudo ip link set wlan0 down
$ sudo ip link set wlan0 up
### Hint3: 出錯的話 試試以下作法
$ sudo nano /etc/network/interfaces

在裡頭填上資料，如下:
auto lo

iface lo inet loopback
iface eth0 inet dhcp

allow-hotplug wlan0
iface wlan0 inet manual
wpa-roam /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf
iface default inet dhcp
=>按ctrl+X =>按Y 儲存跳離檔案

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## `3. vnc遠端控制`
#### a. 在pi上打以下指令
$ sudo apt-get install tightvncserver -y
=> 安裝tightvncerver

$ vncserver
=> 設定密碼等等等

$ ps a | grep vnc
=> 確認vnc server是開在哪一個DISPLAY上
#### b. 在筆電安裝VNC viewer，步驟如下
在Chrome上安裝 VNC Viewer for Google Chrome套件
在Chrome上打 "chrome://apps"，點選 VNC Viewer

#### c. 用VNC連線，步驟如下
在address那欄填上"PI's IP address:5900+DISPLAY NUMBER"
例如：
PI's IP address == 192.168.0.1
DISPLAY NUMBER == 1
那addres那欄要填 => `192.168.0.1:5901`

### Hint1: 可以用`$ vncpasswd`來設定新密碼
### Hint2: 電腦和raspberry要在同一個網路下
### Hint3: 出錯的話 試試以下作法
$ ps aux | grep -i apt
=>查看有沒有process在工作

$ sudo kill -9 <process id>
=> 把他們停掉

$ sudo killall apt apt-get
=> 停掉所有的工作
### Hint4: 出錯的話，不知道有沒有用但可以試試看
$ sudo killall apt apt-get
$ sudo rm /var/lib/apt/lists/lock
$ sudo rm /var/cache/apt/archives/lock
$ sudo rm /var/lib/dpkg/lock*
$ sudo dpkg --configure -a
$ sudo apt update

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## `4. 相機設定`
#### a. 軟體設定

$ sudo raspi-config

選擇Interfacing Options
將Camera和I2C都開啟 //I2C記得開，很重要
她會自動重開機，就讓她做

#### b. 硬體安裝

按照這個 https://www.youtube.com/watch?v=GImeVqHQzsE&feature=emb_title 影片裝上相機

我的裝好的樣子:

$ raspistill -o haha.png
=> 拍照

$ eog haha.png
=> 查看拍的照片有沒有成功

### Hint: png不行，就換jpg試試

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## `5. 實作 USB Accelerator`
#### a. 安裝Edge TPU runtime，如下:
$ echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/coral-edgetpu.list

$ curl https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install libedgetpu1-std
把USB Accelerator接上raspberry pi
我接好的雛形:

#### b. 查詢欲下載的版本，並下載。步驟如下:
查詢規格: https://www.raspberrypi.com.tw/10684/55/

nano一個py檔(EX: nano haha.py )
-------------------haha.py------------------------------------
#!/usr/bim/env python
import pip
print (pip.pep425tags.get_supported())
------------------------------------------------------------------
python3 haha.py
=>你會看到pip執行的版本，像我的話會看到有 ('cp35', 'cp35m', 'linux_armv7l')
=>那我就知道要下載pip3 install tflite_runtime-1.14.0-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl 這個版本

到這個 https://www.tensorflow.org/lite/guide/python 網站
點選下載你規格的whl檔

$ pip3 install tflite_runtime-1.14.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
=> 這行可能會跑很久，要有耐心

#### c. 額外弄一些東東，不然會出錯

`*切記: 以下所有指令，如果發現出錯`
`sudo就加-H, wget就加no-check-certificate，可能本來不行的就成功了`

$ strings /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX
=> 查看當前GLIBCXX的版本
=> 若缺少GLIBCXX_3.4.22，做以下指令

$ sudo apt-get install libstdc++6
$ sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade
$ sudo apt-get dist-upgrade

$ strings /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX
=> 看看有沒有新加了

#### d. 這個斷落的內容，是我在實作時有加的東西，但我不知道有沒有影響，所以等你出錯時，再試著加加看

$ sudo apt-get install -y libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev
$ sudo pip3 install keras_applications==1.0.7 --no-deps
$ sudo pip3 install keras_preprocessing==1.0.9 --no-deps

$ wget -O numpy-1.16.1-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl https://www.piwheels.hostedpi.com/simple/numpy/numpy-1.16.1-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl
$ pip3 install numpy-1.16-1.whl

$ wget -O h5py-2.9.0-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl https://www.piwheels.org/simple/h5py/h5py-2.9.0-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl
$ pip3 install h5py-2.9.0-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl --no-deps
$ sudo apt-get install -y openmpi-bin libopenmpi-dev
-----------------------------------------------------------------
$ virtualenv --python=python3 /tmp/v
$ sudo apt-get install libtiff-dev libjpeg-dev zlib1g-dev libfreetype6-dev liblcms2-dev libwebp-dev tcl-dev tk-dev python-tk

#### e. 跑一個model試試看(出錯基本上都是這裡出錯，心臟要夠大顆QQ)

$ mkdir coral && cd coral
$ git clone https://github.com/google-coral/tflite.git

$ cd tflite/python/examples/classification
$ bash install_requirements.sh
=> 這行可能會跑很久，要有耐心(也可能很快拉XD)

$ python3 classify_image.py \
--model models/mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant_edgetpu.tflite \
--labels models/inat_bird_labels.txt \
--input images/parrot.jpg

如果跑出以下類似訊息，就代表成功了!

INFO: Initialized TensorFlow Lite runtime.
----INFERENCE TIME----
Note: The first inference on Edge TPU is slow because it includes loading the model into Edge TPU memory.
11.8ms
3.0ms
2.8ms
2.9ms
2.9ms
-------RESULTS--------
Ara macao (Scarlet Macaw): 0.76562

我們的成果:

### Hint: 出錯的話，試試這個給他run，可能會有奇效
$ apt-get install -y \
python3 \
python-dev \
python3-dev

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### `參考資料`
https://coral.withgoogle.com/docs/accelerator/get-started/

https://www.raspberrypi.com.tw/1999/connect-to-raspberry-pi-via-serial/

https://www.raspberrypi.com.tw/2152/setting-up-wifi-with-the-command-line/?fbclid=IwAR3RQd2CvjVx8sOiPf_l2ixpUwcDIszvgRf6L5_ZEk9aufDOeYXnkLPL3wg

https://blog.cavedu.com/2018/03/23/raspberry-pi-%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8%E9%81%A0%E7%AB%AF%E6%A1%8C%E9%9D%A2/

https://blog.wuct.me/raspberry-pi-100abbe7a1fd